IA analisa sono e revela risco de 130 doenças e assusta a medicina
IA no Sono: Detecção Precoce de Doenças
Uma inovadora inteligência artificial (IA) agora pode prever o risco de desenvolver cerca de 130 doenças, incluindo Parkinson, demência, ataques cardíacos e câncer de mama, através da análise de dados coletados durante o sono. O sistema, chamado SleepFM, foi desenvolvido por cientistas da Universidade de Stanford e é capaz de identificar esses riscos “anos antes do aparecimento dos primeiros sintomas”, segundo James Zou, cientista de dados de Stanford e um dos autores do estudo publicado na revista Nature Medicine.
Como Funciona o SleepFM?
O SleepFM foi treinado com centenas de milhares de horas de dados de polissonografias, exames que monitoram ondas cerebrais, atividade cardíaca, respiração, tensão muscular e movimentos dos olhos e pernas durante o sono. A IA aprendeu a interpretar a “linguagem do sono”, identificando padrões estatísticos que correlacionam sinais do cérebro, coração e respiração.
Após o treinamento inicial, o SleepFM foi aprimorado para tarefas como detecção de estágios do sono e diagnóstico de apneia do sono, alcançando resultados competitivos com métodos já estabelecidos.
Conexão entre Sono e Saúde
Os pesquisadores vincularam os dados do sono a registros eletrônicos de saúde de até 25 anos e examinaram quais diagnósticos futuros poderiam ser previstos a partir de uma única noite de sono. O modelo identificou 130 doenças, entre mais de mil categorias, cujos riscos puderam ser previstos com precisão de moderada a alta. As previsões foram particularmente bem-sucedidas para demência, doença de Parkinson, infarto, insuficiência cardíaca, certos tipos de câncer e mortalidade geral.
Rahul Thapa, líder da equipe, enfatizou que essa abordagem demonstra que “as medições rotineiras do sono abrem uma janela, antes subestimada, para a saúde humana a longo prazo”.
O Que a IA Procura?
A análise revela que sinais cardíacos são cruciais para prever doenças cardiovasculares, enquanto sinais cerebrais são mais importantes para distúrbios neurológicos e psicológicos. Discrepâncias entre os sinais do cérebro e do coração podem indicar estresses ocultos ou processos patológicos precoces.
Sebastian Buschjäger, especialista em sono do Instituto Lamarr da Universidade Técnica de Dortmund, destaca que as correlações fornecidas pela IA são estatísticas e precisam ser validadas por especialistas.
Limitações e Desafios
O modelo é baseado principalmente em dados de laboratórios do sono, o que significa que pessoas sem distúrbios do sono ou de regiões mais carentes estão sub-representadas. Os pesquisadores estão trabalhando para integrar diversos grupos dos EUA e da Europa e testando o modelo em estudos independentes.
É crucial entender que o SleepFM não revela as causas das doenças, mas sim correlações. Ele reconhece padrões estatísticos no sono que podem estar relacionados a diagnósticos futuros.
Potencial para Diagnóstico e Terapia
Matthias Jakobs, cientista da computação da Universidade Técnica de Dortmund, vê potencial para diagnósticos e terapias, mesmo que apenas correlações estatísticas sejam exploradas. A IA auxilia os humanos, mas não os substitui. A colaboração interdisciplinar é crucial, com médicos interpretando os resultados e escolhendo a terapia.
O Futuro da IA no Diagnóstico do Sono
Ainda não está claro se os padrões identificados apontam para mecanismos biológicos subjacentes, mas os pesquisadores veem um grande potencial nessa área. Se certos perfis de indicadores durante o sono se associarem repetidamente a doenças específicas, eles poderão fornecer pistas sobre quais processos nos sistemas nervoso, cardiovascular ou imunológico são afetados precocemente.
Da redação do Movimento PB.