توصل باحثون إلى أن تحليل بيانات دراسات النوم الروتينية باستخدام الذكاء الاصطناعي يكشف مؤشرات حيوية خفية تتيح التنبؤ بطيف أوسع من المخاطر الصحية مقارنة بالمؤشرات التقليدية التي يعتمد عليها الأطباء.
وتُجرى دراسات النوم عادة لتشخيص انقطاع التنفس الانسدادي النومي، مع التركيز على مؤشر انقطاع التنفس ونقص التنفس، الذي يقيس متوسط عدد نوبات توقف التنفس أو انخفاضه خلال ساعة من النوم.
وفي الدراسة، حلّل الذكاء الاصطناعي أكثر من 10 آلاف دراسة نوم لليلة كاملة، وربط أنماط وظائف الأعضاء بالنتائج الصحية طويلة الأمد في السجلات الطبية للمرضى.
ووفقًا للدراسة المنشورة في دورية نيتشر، حدد النموذج خمسة أنواع فرعية من المرضى تختلف بصورة كبيرة في مخاطرها الصحية. وأظهرت النتائج أن الأشخاص في الفئة الأعلى خطرًا كانوا أكثر عرضة للوفاة خلال خمس سنوات بمقدار الضعف مقارنة بالفئة الأقل خطرًا، وهو فارق لم يرصده المؤشر التقليدي.
