睡眠ポリグラフィーは最も標準的な睡眠研究方法で、一晩中の脳活動、心拍数、呼吸パターン、筋肉の動きを記録します。写真＝ゲッティイメージバンク
がんを含むさまざまな病気のリスクがあるかどうかを調べるために、採血などのさまざまな検査が行われます。健康診断を受ける理由も同じです。しかし、これからは一晩の睡眠データだけで十分です。
Nature Medicineに掲載された研究によると、スタンフォード大学医学部の研究者らは、睡眠ポリグラフデータを分析して認知症から心臓発作まで130以上の病気の発症リスクを判定するAIシステム「SleepFM」を開発した。睡眠ポリグラフィーは最も標準的な睡眠研究方法で、一晩中の脳活動、心拍数、呼吸パターン、筋肉の動きを記録します。
研究者らは、65,000 人以上の睡眠記録 (合計 585,000 時間以上の睡眠データ) に基づいて AI システムをトレーニングしました。既存の睡眠研究は、睡眠時無呼吸症候群などの特定の障害に焦点を当てているか、個々の指標のみを測定しています。一方、新しく開発されたSleep FMは、脳波パターン、目の動き、心臓の活動、筋肉の緊張、呼吸の測定など、すべての生理学的信号を同時に処理します。また、睡眠記録を 5 秒単位に分割し、さまざまな種類の信号のパターンを分析して、将来の病気を予測する組み合わせを見つけます。
SleepFM は、1 歳から 100 歳までの 4 つの主要な研究コホートから収集した睡眠記録を分析しました。研究者らは、睡眠記録と診断コードを含む電子健康記録をリンクさせた。既存の状態の検出を避けるために、睡眠研究から少なくとも7日後に診断がなされたケースのみが分析に含まれました。
この研究では、SleepFM が臨床診断の何年も前に 130 の病気のリスク増加を予測していることが判明しました。全死因死亡率の場合、患者のリスクは 84% の精度で予測されました。各疾患の精度は、パーキンソン病で89％、認知症で85％、心筋梗塞で81％、心不全で80％、慢性腎臓病で79％、脳卒中で78％、心房細動で78％だった。
睡眠 FM は、軽度認知障害やパーキンソン病などの神経学的および精神的健康状態に対して特に強力な予測力を示しました。心血管疾患の中でも、高血圧性心疾患と脳出血を効果的に予測しました。がんに関しては、前立腺がん、乳がん、皮膚黒色腫の予測力が良好でした。
さらに、信号の種類は、特定の疾患カテゴリに対してより有用な情報を提供することが示されています。脳活動信号は精神疾患や神経疾患をより適切に捕捉し、呼吸信号は呼吸器疾患や代謝疾患をより適切に予測し、心臓信号は循環器疾患について最も有用な情報を提供します。
「睡眠記録は、時間の経過とともに変化する生理学的システム間の複雑な相互作用を記録しており、これは将来の病気の発症に寄与したり、将来の病気の発症を予測したりする根本的なプロセスを反映している可能性があります」と研究者らは説明した。
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