درّب الباحثون نموذجا برمجيا باستخدام بيانات من حوالي 16000 شخص خضعوا لتخطيط كهربية القلب (ECG) أثناء النوم، ثم اختُبر النموذج على مجموعتين إضافيتين، تضمّان حوالي 23000 مريض.
ووجد الباحثون أن البيانات المُستقاة من قطب كهربائي واحد لتخطيط كهربية القلب مُثبّت على الصدر كافية لتقييم المخاطر، إذ حلّل الذكاء الاصطناعي التغيرات في نظم القلب أثناء النوم، وحدّد العلامات المرتبطة بتطور أمراض مستقبلية.
مع كل زيادة بمقدار انحراف معياري واحد في درجة المخاطر التي النموذج البرمجي، ازداد احتمال الإصابة بالسكتة الدماغية بنسبة تتراوح بين 19 و40 %، كما ازداد خطر الإصابة بفشل القلب بنسبة تتراوح بين 69 و133 %، والرجفان الأذيني – وهو اضطراب في نظم القلب – بنسبة تتراوح بين 103 و172 %.
وتبين للباحثين أن المرحلة المبكرة من النوم لها أهمية كبيرة في تحديد المخاطر، فخلال هذه الفترة، تحدث تغيرات سريعة في الجهاز العصبي، مما قد يجعل اضطرابات نظم القلب الخفية أكثر وضوحا.
ووفقا للباحثين قد تساعد هذه الطريقة في تحديد الأشخاص الأكثر عرضة لخطر الإصابة بالسكتة الدماغية وأمراض القلب والأوعية الدموية الأخرى قبل ظهور الأعراض بفترة طويلة.
