В ходе нового исследования ученые не создавали нейросеть, а проверяли, насколько данные об анализе качества сна и его нарушениях пригодны для обучения ими искусственного интеллекта.
Авторы работы выяснили, что электрофизиологические данные, собранные во время полисомнографии — наиболее полного типа исследования сна, хорошо подготовлены для расширенного анализа с помощью ИИ и машинного обучения.
Из-за огромного количества данных, собираемых центрами сна, ИИ и машинное обучение могут улучшить уход за сном, что приведет к более точным диагнозам, прогнозированию заболеваний и прогнозу лечения, характеристике подтипов заболеваний, точности в подсчете сна, а также оптимизации и персонализации лечения, говорится в исследовании.
Когда мы думаем об искусственном интеллекте в области медицины сна, очевидным вариантом использования является оценка этого процесса и связанных с ним событий. ИИ упростит процесс лабораторных исследований сна и время врачей, необходимое для непосредственного ухода за пациентами.
Кэти Голдштейн, ведущий автор исследования
Ранее сообщалось, что новая нейросеть ускорит разработку более энергоемких аккумуляторов для электромобилей. Сделать это удастся за счет того, что искусственный интеллект сможет автоматически оценивать время работы аккумулятора — то есть автоматизирует процесс, на который раньше уходило от нескольких месяцев до нескольких лет.