Uma inovação no campo da saúde trazida pela inteligência artificial promete transformar a identificação precoce de doenças. Pesquisadores da Stanford Medicine desenvolveram o SleepFM, um modelo que analisa dados do sono para prever o risco de uma pessoa desenvolver mais de 130 tipos diferentes de doenças. O desenvolvimento do SleepFM baseou-se na análise de quase 600 mil horas de registros de sono coletados de aproximadamente 65 mil participantes. Esses dados foram extraídos através de polissonografia, exame considerado o padrão ouro para monitoramento do sono, que inclui medição detalhada da atividade cerebral, ritmo cardíaco, respiração, além de movimentos corporais e oculares durante a noite.

O SleepFM é capaz de integrar múltiplos fluxos de dados, tais como eletroencefalografia, eletrocardiografia, eletromiografia, leitura de pulso e fluxo respiratório. Essa integração permite ao modelo compreender como esses sinais se relacionam para realizar diversas funções, incluindo a classificação dos estágios do sono, a avaliação da gravidade da apneia e, principalmente, a previsão de doenças futuras. Para validar a eficiência desta inteligência artificial, os pesquisadores cruzaram os dados de sono com mais de 50 anos de registros médicos de uma clínica especializada. Esta análise abrangeu mais de mil categorias de enfermidades, das quais 130 apresentaram previsões consistentes e precisas, com índice de concordância superior a 0,8. Isso significa que, em pelo menos 80% dos casos, as previsões do modelo coincidiram com os resultados reais.

Entre as enfermidades com maior taxa de precisão estão a doença de Parkinson, demência, doenças cardiovasculares, ataque cardíaco, câncer de próstata, câncer de mama, transtornos mentais, complicações na gravidez e até mesmo o risco de morte. James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos da Stanford e coautor sênior do estudo, destacou a surpresa positiva em constatar que o modelo consegue realizar previsões altamente informativas para um grupo diversificado de condições. Atualmente, os especialistas estão aprimorando o SleepFM para incluir dados provenientes de dispositivos vestíveis como relógios inteligentes. Além disso, trabalham para desenvolver técnicas que tornem a interpretação das decisões da IA mais transparente, facilitando sua aplicação na prática clínica. Embora o sistema ainda não forneça explicações diretas sobre suas conclusões, os avanços prometem aumentar a confiança e a utilidade dessa tecnologia futurista na área da saúde.