Novità sul fronte dell’AI. Immaginate di avere a disposizione una serie di fotografie o comunque di brevissimi filmati. Certo, possono permettervi di descrivere un fenomeno, cogliendo aspetti di quanto avviene. Ma probabilmente possono sorgere difficoltà nel definire un intero percorso nella sua completezza. Soprattutto se in ciò che si vuole descrivere possono esserci passaggi momentanei di grande importanza, che rischiano di perdersi. Ottenere la totale osservazione del fenomeno fisiologico o di patologie attimo per attimo, insomma, può diventare la chiave per una completa analisi di quanto si studia.
Solo che la mente umana, per quanto allenata, può avere difficoltà ad accumulare ed analizzare una mole quasi infinita di dati, quali possono essere quelli raccolti nell’analisi di una notte di riposo di una singola persona. E allora? Allora entra in gioco l’intelligenza artificiale. Perché l’AI ha la capacità di analizzare, mettendo in fila ogni informazione, un’intera notte di sonno. E può diventare quindi lo strumento (pur senza togliere il valore dell’analisi dello specialista, ma favorendone il lavoro) per andare a studiare cosa accade quando il software posto dentro il cervello, regolato in maniera precisa ed efficiente, presenta qualche alterazione. Se è troppo debole o funziona male porta l’individuo ad avere dei problemi con questa sorta di pilota automatico. Insomma ad analizzare le poco meno di 100 malattie ufficiali del sonno e i tanti volti dell’insonnia dalle difficoltà di addormentamento fino al risveglio precoce o ancora le apnee notturne e tante altre alterazioni.
A ottenere uno strumento di AI capace di analizzare oltre un milione di ore di sonno, offrendo quindi una panoramica dei percorsi ipnici notturni, sono stati i ricercatori della Icahn School of Medicine presso il Mount Sinai, che hanno presentato i risultati della loro indagine su Sleep.
Il modello si chiama Patch Foundational Transformer for Sleep (PFTSleep) ed è in grado di studiare le onde cerebrali, l’attività muscolare, la frequenza cardiaca e i modelli respiratori per classificare le fasi del sonno in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali, semplificando l’analisi del sonno. Ma soprattutto si propone di riuscire ad uniformare i dati.
Cosa fa l’AI
ll valore dell’AI in questo senso è semplice. Il nuovo approccio va oltre la valutazione di brevi segmenti di dati sul sonno da parte dell’esperto o comunque su modelli che raccolgono molti dati, ma comunque senza offrire l’opportunità di valutare l’intera nottata del paziente.
Il sistema, in questo caso, arriva a riconoscere i modelli di sonno durante la notte e in diverse popolazioni e contesti, offrendo un metodo standardizzato e scalabile per la ricerca sul sonno e l’uso clinico.
In una nota del centro parla Benjamin Fox, primo autore dello studio: “Sfruttando l’intelligenza artificiale in questo modo, possiamo apprendere le caratteristiche cliniche rilevanti direttamente dai dati del segnale dello studio del sonno e utilizzarle per la valutazione del sonno e, in futuro, altre applicazioni cliniche come il rilevamento dell’apnea notturna o la valutazione dei rischi per la salute legati alla qualità del sonno”.
Il modello è stato creato utilizzando un ampio set di dati di studi sul sonno derivanti da esami polisonnografici. Per questo offre indicazioni su segnali fisiologici chiave, come attività cerebrale, tono muscolare, frequenza cardiaca e modelli respiratori. A differenza dei tradizionali modelli di intelligenza artificiale, che analizzano solo brevi segmenti di 30 secondi, questo nuovo modello considera l’intera notte di sonno, catturando modelli più dettagliati e sfumati.
Inoltre, il modello viene addestrato tramite un metodo noto come auto-supervisione, che aiuta ad apprendere le caratteristiche cliniche rilevanti dai segnali fisiologici senza utilizzare risultati etichettati dall’uomo. “I nostri risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale potrebbe trasformare il modo in cui studiamo e comprendiamo il sonno – commenta un altro firmatario del lavoro, Ankit Parekh, direttore del Sleep and Circadian Analysis Group al Mount Sinai – Il nostro prossimo obiettivo è perfezionare la tecnologia per applicazioni cliniche, come l’identificazione più efficiente dei rischi per la salute correlati al sonno”.
In ultimo, un ammonimento. Se pensate che grazie ai dati l’esperienza clinica diventi solo un ricordo siete fuori strada. Lo specialista rimarrà il punto di riferimento per sfruttare quanto l’AI potrà offrire. E più l’Intelligenza Artificiale sarà forte e capace di discriminare e macinare dati, tanto maggiore sarà l’aiuto per chi vuole svelare i segreti del riposo notturno.
