2026. augusztus 4., kedd · Kutatás

Mesterséges intelligencia tár fel rejtett kockázatokat alvásfelvételekben

A Nature Communications folyóiratban megjelent tanulmány szerint kutatók egy alapmodellt (foundation model) fejlesztettek, amelyet több mint 10 000, elektronikus egészségügyi adatokkal összekapcsolt klinikai alvásfelvételen tanítottak be. A modell öt, egymástól jelentősen eltérő kockázati csoportot különített el a betegek körében a halálozás, valamint a szív-érrendszeri és neurológiai betegségek kockázata alapján. A legmagasabb kockázatú csoportban a halálozási kockázat több mint kétszerese volt a legalacsonyabbnak, míg a hagyományosan használt apnoe-hipopnoe index súlyossági kategóriái csak korlátozott előrejelző értékkel bírtak. A szerzők szerint a modell egy független adatbázisban, a Sleep Heart Health Study-ban is elkülönítette a magas és alacsony kockázatú betegeket, alacsonyabb felbontású adatok mellett is.

Miért fontos?

A tanulmány szerint a hagyományos AHI-mutató sok klinikailag releváns kockázati információt elrejt, amit egy betanított AI-modell fel tud tárni.

Források

Nature Tudományos

Említve a tudásbázisban

fogalom Alapmodell (foundation model)

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #alvásmedicina#foundation model

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 4., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

VirTues: mesterséges intelligencia modell térbeli fehérjetérképek elemzésére

A Nature-ben publikált, lektorált kutatás bemutatja a VirTues nevű alapmodellt, amely térbeli proteomikai adatokat – szövetekben mért fehérjemintázatokat – képes egységesen elemezni, függetlenül a használt markerpanelektől és protokolloktól. A szerzők állítása szerint egyetlen előtanított háttérből kiindulva a modell fehérjéket, sejteket, sejtes környezeteket és teljes szöveteket jellemez, sejttípusokat azonosít, és betegeket csoportosít, akár korábban nem látott adatkészleteken is. Hármas negatív emlőrákos mintákon a VirTues által azonosított biomarkerek a cikk szerint pontosabban jelezték előre az anti-PD-L1 kemoimmunterápiára adott választ és a betegségmentes túlélést, mint a jelenlegi klinikai besorolási módszerek vagy más, ugyanazon adatokból származó biomarkerek.

Kis brit startup AI-ügynöke állítása szerint lekörözte az OpenAI-t és az Anthropicot

Az Inherent nevű londoni AI-labor, amelyet volt Google DeepMind-kutatók alapítottak, saját közlése szerint Faraday nevű AI-ügynöke felülmúlta az Anthropic Claude Opus 4.8 és az OpenAI GPT-5.5 modelljeit egy konkrét feladatban: publikált tudományos cikkek eredményeinek önálló, előzetes válasz nélküli reprodukálásában. A cég állítása szerint a Faraday ehhez a jóval kisebb, 27 milliárd paraméteres Qwen 3.6 modellt használja a frontier-méretű riválisok helyett, és megerősítéses tanulással próbálja megtanítani neki a „kutatói érzéket” is, vagyis hogy mely kísérletek érdemesek elvégzésre. A startup nemrég 50 millió dolláros seed-körrel lépett ki a stealth módból. Az eredmények kizárólag a vállalat saját közléséből származnak, független megerősítés egyelőre nincs.

Kutatás: az AI-biztonsági tesztek megjátszhatók és félrevezetőek

Egy brit UK AI Security Institute kutatóit is tartalmazó csapat pszichológiai tesztelésből ismert módszerekkel vizsgált meg nyolc népszerű nyelvimodell-biztonsági benchmarkot, 192 modell több mint 5000 kérdésre adott válaszát elemezve. A tanulmány szerint az egyetlen „biztonsági pontszám” valójában három, egymástól nagyrészt független tulajdonságot kever össze: a kérések elutasításának szigorát, a válaszok igazmondását és a kontextustól függő ártalmas tartalmak kezelését. A HarmBench és az OR-Bench-Hard benchmark ellentétes irányba mozdítja a pontszámot, így egy modell puszta elutasítási hajlandósággal is javíthatja összesített értékelését, miközben kevésbé hasznossá válik. A kutatók szerint a kérdéseknek mindössze kevesebb mint 2 százaléka hordoz tényleges mérési információt.

Kutatók: az AI világmodelleknek az emberi hiedelmeket is figyelembe kellene venniük

Egy friss, még nem lektorált tanulmány szerint a mai AI világmodellek – például a Sora, a Genie 3, a JEPA vagy a Marble – csak a fizikai világot írják le: tárgyakat, mozgást, pozíciókat, de nem azt, mit hisznek vagy akarnak az emberek. A szerzők példája szerint ha valakinek úgy mozdítják el a bögréjét, hogy nem látja, egy tisztán fizikai modell helyesen ábrázolja a jelenetet, mégis rossz cselekvést jósol, mert nem tudja, hogy az illető a régi helyen keresi a tárgyat. Ezért egy „Mental World Modeling” nevű keretrendszert és annak MENTIS nevű referencia-implementációját javasolják, amely hiedelmeket, szándékokat és normákat is beépít. A szerzők – a preprintben – azt állítják, hogy ez jelentősen javította a nyelvi modellek emberi viselkedés-előrejelzési pontosságát, de hangsúlyozzák, hogy nem tudatosságot szimulálnak, csak viselkedésből levezetett hipotéziseket.