Investigadores da Universidade de Stanford desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever o risco de mais de 100 problemas de saúde — incluindo demência, insuficiência cardíaca e mortalidade — com base numa única noite de sono.
O modelo, chamado SleepFM, analisa registos fisiológicos recolhidos durante o sono, utilizando dados de quase 600.000 horas de estudo de 65.000 participantes. Ao contrário do ChatGPT, que aprende com palavras e texto, o SleepFM aprende com incrementos de 5 segundos de dados de sono, obtidos através de polissonografia (PSG), o método considerado padrão ouro em estudos do sono, que monitora a atividade cerebral, cardíaca e respiratória, bem como movimentos das pernas e olhos.
“Registamos uma quantidade incrível de sinais quando estudamos o sono”, afirma Emmanuel Mignot, professor de medicina do sono em Stanford e coautor sénior do estudo.
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Os investigadores testaram o SleepFM com uma técnica de aprendizagem contrastiva leave-one-out, que exclui deliberadamente alguns dados, forçando o modelo a extrapolar informações a partir de outros sinais biológicos. Para validar o modelo, combinaram os dados da PSG com milhares de registos de saúde de acompanhamento a longo prazo, de até 25 anos.
Após analisar mais de 1.041 categorias de doenças, o SleepFM conseguiu prever 130 delas com razoável precisão, destacando-se na deteção de cancros, complicações na gravidez, problemas circulatórios e distúrbios mentais. “Um índice C de 0,8 significa que, em 80% dos casos, a previsão do modelo está de acordo com o que realmente aconteceu”, explica James Zou, cientista de dados biomédicos de Stanford.
O modelo superou outros sistemas preditivos atuais e mostrou-se eficaz na antecipação de doenças graves como Parkinson, ataque cardíaco, acidente vascular cerebral, doença renal crónica, cancro da próstata, cancro da mama e mortalidade por todas as causas. Os investigadores notaram que sinais de sono dessincronizados — como um cérebro aparentemente adormecido e um coração ativo — eram indicadores particularmente fortes de risco de doença.
Apesar das limitações do estudo, como a evolução das práticas clínicas e a sub-representação da população em geral, o SleepFM demonstra o potencial da IA na saúde. Em futuro próximo, poderá até ser combinado com dispositivos vestíveis para monitorização do sono e acompanhamento da saúde em tempo real.
“À medida que os modelos de linguagem aprendem a nossa linguagem, o SleepFM está a aprender a linguagem do sono”, afirma Zou.
A investigação foi publicada na revista Nature Medicine.
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