AI afslører søvnkrise blandt unge voksne

En nybagt mor ligger lysvågen, selv om hun er dødtræt.

En sygeplejerske prøver at finde ro efter nattevagt og tager en sløvende allergipille – bare for at få lidt søvn.

En 24-årig studerende stirrer op i loftet klokken fire om morgenen og tænker, hvordan han nogensinde skal komme videre.

Og det er blot nogle enkelte eksempler på den dårlige søvn og mistrivsel, der rammer mange danskere i den første halvdel af voksenlivet, hvor man er i gang med at etablere sig med uddannelse, job og familie.

Professor Naja Hulvej Rod har ledet det nye studie og samlet det tværfaglige forskerhold bag analysen. Hun er professor i epidemiologi ved Institut for Folkesundhedsvidenskab på Københavns Universitet og fortæller, at aldersgruppen 16 til 45 år er "interessant", fordi den favner en livsfase, hvor man etablerer sig som voksen og bidrager til både arbejdsmarked og familieliv.

”Der findes meget forskning i børn og ældre, men langt mindre viden om de her år midt i livet. Det forsøger vi at ændre med dette studie, som for første gang giver et samlet overblik over unge voksnes søvn og dens samspil med mental og social trivsel,” siger Naja Hulvej Rod.

ChatGPT’s forgænger afslører mønstre i millioner af liv

Forskerne har brugt en type kunstig intelligens kaldet maskinlæring til at finde mønstre i befolkningens søvnproblemer. Metoden ser ikke kun på enkelttal, men på rækkefølgen af hændelser i folks liv – for eksempel hvornår diagnoser eller recepter dukker op. Computeren får ingen faste regler, men lærer selv at genkende mønstre i store datamængder, som ofte hænger sammen hos mennesker, der sover dårligt.

I stedet for at sammenligne enkelte faktorer ser modellerne på hele forløb i menneskers liv – fx rækkefølgen af recepter, diagnoser og indlæggelser – for at finde mønstre, der gentager sig. I studiet har computeren identificeret komplekse sammenhænge i sundhedsdata fra 2,2 millioner danskere, herunder oplysninger om medicinforbrug, diagnoser og sygehuskontakter.

Mens Naja Hulvej Rod har været ansvarlig for studiet på det overordnede plan, har adjunkt Adrian G. Zucco været den, der har gennemført selve analysen.
“Vi har brugt en tidlig version af den teknologi, man i dag kender fra ChatGPT – en metode, der kan finde mønstre, når mange faktorer optræder samtidig i et menneskes liv,” siger Adrian G. Zucco.

Han og kollegerne har kunnet se, at søvnproblemer sjældent står alene. De hænger ofte sammen med psykisk mistrivsel, brug af melatonin, gamle sløvende allergipiller og andre behandlinger, som ikke følger myndighedernes anbefalinger.
“Det viser os, at virkeligheden for mange unge voksne stikker af fra det, sundhedsvæsenet går ud fra i sine retningslinjer.”

Hans håb er, at samfundet kan bruge den viden til at guide de ramte i en mere sund retning.

Millioner af liv forvandlet til digitale tidslinjer

I det omfattende analysearbejde bag studiet har forskerne taget udgangspunkt i data fra Lægemiddelstatistikregisteret, Landspatientregisteret og Psykiatriregisteret. Heri findes detaljerede oplysninger om danskeres medicinforbrug, sygdomsdiagnoser og hospitalskontakter over tid. Tilsammen udgør disse data et af verdens mest præcise sundhedsinformationssystemer.

I stedet for kun at sammenligne enkelte tal, som man normalt gør i befolkningsstudier, har forskerne set på hele forløbet for hver person. De har bygget en slags tidslinje over hver danskers kontakt med sundhedsvæsenet – for eksempel hvornår man har fået en recept, en diagnose eller været indlagt.

Disse forløb er blevet oversat til matematiske repræsentationer, så modellen kan genkende mønstre og ligheder mellem mennesker, selv når de konkrete hændelser varierer. Det sker med en form for maskinlæring, hvor modellen lærer at finde personer med lignende forløb og samle dem i grupper – også når deres sygdomshistorier ser forskellige ud.

Det giver mulighed for at analysere samspillet mellem søvnproblemer og andre belastninger som forløb med indbyrdes sammenhæng i menneskers liv.

"Det interessante er ikke nødvendigvis, hvilke diagnoser folk får, men hvornår og hvordan de optræder i forhold til hinanden," siger postdoc Adrian G. Zucco. "Ved at se hele rækkefølgen i et livsforløb får vi adgang til en helt anden form for forståelse end ved at kigge på én faktor ad gangen."

Modellen finder selv vej gennem data

Metoden fungerer anderledes end klassiske analyser. Her opstiller forskerne ingen hypoteser på forhånd – i stedet får computeren lov til selv at finde mønstre og grupper i data. Det kaldes en datadrevet eller eksplorativ tilgang og gør det muligt at opdage sammenhænge, man ikke kendte i forvejen.

Når grupperne er identificeret, kan forskerne efterfølgende undersøge, hvilke træk der kendetegner dem. Nogle grupper viser fx et mønster, hvor psykiske lidelser som angst og depression kommer før søvnproblemer, mens andre har et mere sammensat sygdomsbillede med fx smerteproblematikker og social belastning.

"Vi ser store forskelle i, hvilke typer belastninger søvnproblemer optræder sammen med, og i hvilken rækkefølge tingene sker. Det er netop den type indsigt, den her metode kan give," siger Adrian G. Zucco.

Til sidst står forskerne med en række typiske livsforløb, som giver en ny forståelse af, hvordan dårlig søvn hænger sammen med andre udfordringer – som centrale dele af komplekse og langvarige sygdomsforløb.

Når forskerne ser på mønstrene, tegner de et tydeligt billede af en sundhedskultur på overarbejde: Mange får hjælp i form af en recept, når de søger behandling – ofte i form af receptpligtig medicin som melatonin eller ældre antihistaminer med sløvende effekt. Flere unge får melatonin, og analysen viser stigende brug af ældre antihistaminer med sløvende effekt i behandlingsforløbene.

Fra individet over gruppen til samfundet

Ifølge forskerne rummer billedet en større fortælling om, hvordan det er at være ung voksen i dag. Naja Hulvej Rod beskriver tre niveauer, hvor presset mærkes: individet, gruppen og samfundet.

På samfundsniveau spiller mange systemer sammen. Uddannelsessektoren lægger tidligt et lag af præstationskrav – med karakterpres, test og lange skoledage. Arbejdsmarkedet belønner fleksibilitet, men leverer til gengæld uforudsigelighed og udviskede grænser mellem arbejde og fritid. Oven i det kommer et digitalt miljø, hvor sociale medier holder kontaktfladerne åbne døgnet rundt. Algoritmer fastholder brugerne, og skærmene slukker sjældent.

“Vi oplevede, at medierne hurtigt pegede på mobiltelefonen som syndebuk. Men det her handler ikke om én ting,” siger Naja Hulvej Rod. “Det handler om et samspil – hvor alt bliver skruet op samtidig. Skole, arbejde, sociale relationer og det digitale liv trækker i samme retning. Det efterlader ikke meget plads til restitution.”

På gruppeniveau formes søvnvaner i familien, blandt venner og kolleger. Adfærden smitter, og i fællesskaber med udbredt uro eller travlhed bliver korte nætter det normale. Individer reagerer forskelligt – men mange forsøger at holde hverdagen sammen ved at finde deres egne løsninger, også selv om de ikke altid stemmer overens med sundhedsfaglige anbefalinger.

Forskerne opfordrer beslutningstagere til at løfte blikket og se helheden. Studiet viser, hvordan belastninger samler sig og sætter sig i livsforløb – men kan ikke forklare de bagvedliggende mekanismer.

“Vi lægger os ikke fast på én forklaring,” siger Adrian G. Zucco. “Vi forsøger at dokumentere mønstre, som andre aktører i samfundet må reagere på.”

Planer for fremtiden

Metodisk rummer studiet en række styrker. Maskinlæring giver mulighed for at analysere hele forløb – og for at genkende mønstre, som ellers let ville forsvinde i mængden. Den tilgang har gjort det muligt at se, hvordan søvnproblemer indgår i komplekse livssammenhænge, og hvordan belastningerne udvikler sig over tid.

Samtidig har metoden begrænsninger. Registerdata giver et præcist billede af kontakten med sundhedsvæsenet – men siger mindre om sociale forhold, livsstil og subjektive oplevelser. For at få et mere fuldstændigt billede vil forskerne nu kombinere registerdata med spørgeskemadata og befolkningsundersøgelser, så de også kan følge, hvordan søvnproblemer udvikler sig i hverdagen.

Studiets næste faser kommer til at handle om tidlige livsvilkår og deres langsigtede konsekvenser – og om, hvordan søvn spiller sammen med andre symptomer og sygdomme i ungdomsårene og videre ind i voksenlivet.

Det samlede mål er at forstå ikke bare dem, der lider – men den virkelighed, de lever i. En virkelighed, hvor hverdagen sjældent er til at slukke for, hvor søvnen forsvinder for en hel generation, og hvor man som samfund må spørge os selv, hvordan vi giver den tilbage.