Uma Noite de Sono Pode Revelar Risco de 130 Doenças

Um modelo de inteligência artificial único, desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Stanford e colaboradores, pode futuramente prever seu risco para mais de 100 condições de saúde, sem que você precise estar acordado.

Conforme detalhado em um artigo recentemente publicado, o modelo SleepFM analisa um conjunto abrangente de registros fisiológicos para prever o risco futuro de demência, insuficiência cardíaca e mortalidade por todas as causas — tudo com base em apenas uma noite de sono.

O SleepFM é um modelo fundamental, assim como o ChatGPT, treinado com um vasto conjunto de dados: cerca de 600 mil horas de sono coletadas de 65 mil participantes. Enquanto o ChatGPT aprende com palavras e textos, o SleepFM aprende a partir de fragmentos de 5 segundos de dados de sono extraídos de diversos centros especializados.

Como funciona o SleepFM

Os dados foram coletados por meio da polissonografia (PSG), uma técnica extensa e desconfortável, considerada padrão ouro nos estudos do sono. Ela utiliza sensores para monitorar a atividade cerebral, cardíaca, respiratória e os movimentos das pernas e olhos durante o estado de inconsciência.

“Estudamos uma quantidade incrível de sinais enquanto analisamos o sono”, afirma Emmanuel Mignot, professor de medicina do sono em Stanford e coautor do estudo.

Os pesquisadores testaram o SleepFM com uma técnica inovadora chamada aprendizado contrastivo leave-one-out, que exclui uma das modalidades de dados (como frequência cardíaca ou fluxo respiratório), forçando o modelo a estimar a informação faltante a partir dos demais sinais biológicos.

Resultados promissores na previsão de doenças

Para completar o quebra-cabeça, os dados da PSG foram combinados com dezenas de milhares de registros médicos de acompanhamento com até 25 anos, envolvendo pacientes de diversas idades.

Após analisar mais de 1.041 categorias de doenças, o SleepFM conseguiu prever 130 delas com precisão razoável a partir dos dados do sono.

O modelo se destacou na predição de cânceres, complicações na gravidez, doenças circulatórias e transtornos mentais, alcançando um índice C maior que 0,8.

“Um índice C de 0,8 indica que 80% das vezes a previsão do modelo coincide com o que realmente ocorreu”, explica James Zou, cientista de dados biomédicos em Stanford e coautor do estudo.

O SleepFM também apresentou bom desempenho segundo o modelo AUROC, que avalia a capacidade do sistema de diferenciar pacientes que experienciarão ou não um evento de saúde dentro de um período de seis anos.

De modo geral, o SleepFM superou os modelos preditivos atuais e mostrou excelente precisão na previsão de doenças como Parkinson, infarto, AVC, doença renal crônica, câncer de próstata, câncer de mama e mortalidade por todas as causas, reafirmando a relação entre sono ruim e problemas de saúde graves. Esses sinais podem indicar o surgimento das condições que prejudicam o sono.

Embora algumas modalidades e estágios do sono tenham sido preditores mais precisos, os melhores resultados derivaram da análise das inter-relações e contrastes fisiológicos.

Especificamente, as funções corporais que destoavam entre si eram os indicadores mais confiáveis: “um cérebro em aparência dormindo, enquanto o coração parece estar acordado, por exemplo, tende a indicar problemas”, enfatiza Mignot.

Os pesquisadores ressaltam limitações do estudo, como mudanças nas práticas clínicas e na população estudada ao longo dos anos. Além disso, os dados vieram de pacientes encaminhados para exames do sono, o que pode não representar integralmente a população geral.

Apesar das controvérsias do uso da IA em áreas como arte, seu potencial na saúde é um lembrete poderoso do impacto transformador e salvador que essa tecnologia pode oferecer.

Matéria original: https://www.sciencealert.com/a-single-nights-sleep-could-predict-your-risk-for-more-than-100-diseases