صحيفة السوسنة الأردنية

السوسنة - توصل باحثون من جامعة ستانفورد الأميركية إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يمكنه التنبؤ بخطر إصابة الإنسان بأكثر من 100 حالة صحية خطيرة، اعتماداً على بيانات ليلة نوم واحدة فقط، في خطوة قد تُحدث تحولاً جذرياً في الطب الوقائي وتشخيص الأمراض مبكراً، بحسب تقرير نشره موقع "ScienceAlert" العلمي.

وبحسب دراسة نُشرت في مجلة Nature Medicine، يعتمد النموذج الجديد، الذي أُطلق عليه اسم SleepFM، على تحليل إشارات فسيولوجية دقيقة يتم تسجيلها أثناء النوم، للتنبؤ بمخاطر الإصابة بأمراض مثل الخرف، وفشل القلب، والسكتات الدماغية، وبعض أنواع السرطان، إضافة إلى خطر الوفاة لأي سبب.

ويُعد SleepFM نموذجاً أساسياً شبيهاً بالنماذج اللغوية الضخمة مثل "تشات جي بي تي"، لكنه بدلاً من تعلم اللغة، يتعلم ما يسميه الباحثون "لغة النوم". وقد جرى تدريبه على ما يقرب من 600 ألف ساعة من بيانات النوم، جُمعت من 65 ألف مشارك خضعوا لفحوصات نوم متقدمة في عيادات متخصصة.
وجُمعت هذه البيانات باستخدام تقنية "تخطيط النوم المتعدد" (Polysomnography)، التي تُعد المعيار الذهبي في دراسات النوم، حيث تُسجل إشارات الدماغ، ونبض القلب، والتنفس، وحركات العين والساقين أثناء النوم. ويقول البروفيسور إيمانويل ميغنو، أستاذ طب النوم في جامعة ستانفورد وأحد قادة الدراسة، إن "كمية الإشارات التي نسجلها خلال النوم هائلة وتحمل معلومات صحية عميقة".

ولاختبار دقة النموذج، استخدم الباحثون تقنية تعلم جديدة تُجبر الذكاء الاصطناعي على استنتاج البيانات المفقودة من خلال الربط بين الإشارات الحيوية المختلفة. كما رُبطت بيانات النوم بسجلات صحية طويلة الأمد امتدت لما يصل إلى 25 عاماً لبعض المشاركين.

وبعد تحليل أكثر من 1000 فئة مرضية، تمكن SleepFM من التنبؤ بدقة مقبولة بنحو 130 مرضاً، محققاً مؤشراً إحصائياً مرتفعاً تجاوز 0.8 في بعض الحالات، وهو ما يعني أن توقعاته كانت صحيحة في 80% من الحالات تقريباً، بحسب الباحث جيمس زو، المتخصص في علوم البيانات الطبية بجامعة ستانفورد.
وأظهرت النتائج أن النموذج كان بارعاً بشكل خاص في التنبؤ بأمراض مثل باركنسون، والنوبات القلبية، والسكتات الدماغية، وأمراض الكلى المزمنة، وسرطان الثدي والبروستاتا، إضافة إلى الاضطرابات النفسية. ولاحظ الباحثون أن أكثر المؤشرات دلالة على الخطر الصحي كانت عندما بدت إشارات الجسم "غير منسجمة"، مثل دماغ يبدو في حالة نوم عميق بينما يظهر القلب نشاطاً غير معتاد.

ورغم هذه النتائج الواعدة، أقر الباحثون بوجود بعض القيود، من بينها أن البيانات استُخلصت من مرضى خضعوا أصلاً لفحوصات نوم، ما يعني أن بعض فئات المجتمع قد تكون ممثلة بشكل أقل. ومع ذلك، يرون أن النموذج يفتح آفاقاً واسعة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة القابلة للارتداء مستقبلاً، لتوفير مراقبة صحية مستمرة وإنذارات مبكرة للأمراض.

ويخلص الباحثون إلى أن النوم لم يعد مجرد فترة راحة، بل أصبح مصدراً غنياً بالمعلومات الصحية، قد يغيّر طريقة فهمنا للأمراض قبل ظهور أعراضها بسنوات.