スタンフォード大学の科学者たちは、現在の睡眠状態を分析できるだけでなく、130 以上の病状を予測できる新しいマルチモーダル AI モデルを開発しました。研究の一環として「SleepFM」と呼ばれるモデルの結果が発表された 自然医学 が出版され、驚くべきことが明らかになりました。
新しい AI モデル: 睡眠データを基礎とする
長年にわたり、医療予防研究は主に心血管疾患、認知症、がん、代謝障害の早期発見に焦点を当ててきましたが、それらの有病率の増加は現代社会の特徴であると考えられています。スタンフォード大学の研究者らは、人工知能の助けを借りて、将来的には、いわば寝ている間に予防とリスク評価が実行される可能性があると報告している。この目的のために、彼らは病気のリスクを高精度に予測できるSleepFMと呼ばれるAIモデルを開発しました。
研究の基礎となったのは睡眠ポリグラフィー (PSG) でした。患者は睡眠検査室で一晩過ごし、さまざまな生理学的パラメーターが記録されます。これらには、脳波検査を使用した脳活動、目の動き、筋肉の活動、呼吸、心拍数、酸素飽和度、体の動きが含まれます。これまで、睡眠ポリグラフィーは主に睡眠障害の診断と睡眠の質の評価に使用されてきました。
睡眠中の呼吸停止の検出は 87% の精度を達成しました。さらに、人の生物学的年齢は睡眠データのみに基づいて推定でき、平均偏差は約 7.33 歳です。
新しい AI モデルは医療に革命をもたらす可能性がある
ただし、AI モデルの実際の付加価値は、古典的な睡眠診断ではなく、健康予防にあります。 SleepFM は、潜在的な病気の長期予測を提供する機能を特徴としています。一晩のデータでも、時間の経過とともに患者に発症する可能性のある特定の病気のリスクを推定するには十分です。
このモデルは、複数の病気の予測において非常に高いパフォーマンスを達成しました。 SleepFM は、アルツハイマー病では 0.91、前立腺がんでは 0.89、心不全では 0.80、糖尿病では 0.87 の C インデックスを達成しました。一般的な死亡リスクも、C インデックス 0.84 で確実に予測できます。医学研究では、0.70 ～ 0.80 の値は良好であるとみなされ、0.80 を超える結果は非常に良好から優れているとみなされ、値 1.0 は完全な予測を表します。
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これは、SleepFM が従来の予測モデルよりも大幅に優れていることを意味します。 AI モデルは、トレーニング プロセスの一部ではない独立したデータセットに適用した場合にもその信頼性が確認されました。
日常的なヘルスケアの一部としての AI
この研究の著者らは、SleepFM が将来的に医療に重要な貢献をする可能性があると想定しています。 AI モデルをスマートウォッチなどのウェアラブル機器に統合することで、このテクノロジーを日常生活に導入することができ、関連する健康パラメータの継続的かつ非侵襲的なモニタリングが可能になります。
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