睡眠科学者たちは、私たちの毎晩のシュテイの謎を解読し、脳の波、心拍、呼吸パターンをふるいにかけて、私たちが漂うさまざまな段階を理解することを求めてきました。
現在、シナイ山のICAHN医学部の研究者によって構築された新しいAIモデルは、これまでにないような睡眠パターンに光を当てることができました。 ChatGptのような大規模な言語モデルを動かすのと同じ変圧器アーキテクチャを活用するこのモデルは、一晩分の睡眠データを一度に処理し、睡眠分析のためにこれまでに作成された最も包括的なAIツールの1つとなっています。
によると リリース、睡眠のためのパッチファンデーショントランスと呼ばれるモデルは、脳の波、筋肉の活動、心拍数、呼吸パターンを分析して、従来の方法よりも効果的に睡眠段階を分類し、睡眠分析を合理化し、ばらつきを減らし、睡眠障害やその他の健康リスクを検出するための将来の臨床ツールをサポートします。
100万時間以上の睡眠録音の大規模なデータセットで訓練されたPFTSLoopは、より速い診断、より正確な睡眠のステージング、および睡眠が長期的な健康にどのように影響するかについてのより深い洞察への道を開くことができました。研究の調査結果の詳細はそうでした 報告されています ジャーナルの3月13日のオンライン号で 寝る。
「これは、AI支援の睡眠分析と解釈の一歩です」と、人工知能および新興技術トレーニングエリアのシナイ山のICAHN医学部の博士号候補であるベンジャミン・フォックスは言います。 「このようにAIを活用することにより、睡眠研究信号データから直接関連する臨床的特徴を学び、睡眠スコアリングに使用し、将来、睡眠時無呼吸の検出や睡眠の質に関連する健康リスクの評価など、他の臨床用途などを使用できます。」
従来の睡眠研究は、多くの場合、小さなデータの塊を採点する人間の専門家、または一度に短いスニペットのみを分析できる既存のAIモデルに依存します。しかし、新しいモデルは一晩中一晩で取ります。何千ものフルレングスの睡眠録音（ポリソンノグラムと呼ばれる）で訓練されていたため、長期にわたって多様な集団全体で展開するより微妙なパターンを見つけることができ、睡眠研究と潜在的な臨床使用により、より一貫したスケーラブルなアプローチを提供します、と研究者は言います。
このモデルは、人間の活動や呼吸などの生理学的シグナルから意味のあるパターンをガイドとして必要とせずに、生理学的信号から意味のあるパターンを抽出できるようにする方法です。
研究者は、PFTSLoopは臨床の専門知識の代替品ではなく、睡眠研究を加速して標準化できる強力な援助であると強調しています。将来の計画には、睡眠段階の分類を超えて障害の検出に拡大し、健康上の結果を予測することが含まれます。
「このAI主導のアプローチには、睡眠研究に革命をもたらす可能性があります」と、シナイ山のWindreich人工知能および人間の健康局の議長、MPHのGirish N. Nadkarni医師に対応する共同著者は述べました。 「一貫性を高めながら一晩の睡眠を分析することにより、睡眠の健康と全体的な幸福とのつながりに関するより深い洞察を明らかにすることができます。」
「」というタイトルの研究論文一晩中、マルチチャネル睡眠研究データが睡眠段階を正確に分類する基礎変圧器」、で見つけることができます このリンク。
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