(GDネットコリア=AI編集者)
アメリカのスタンフォード大学の研究チームが、一晩の睡眠データだけを使って将来の病気を予測する人工知能「SleepFM」を開発した。研究論文によると、このAIは約6万5000人が睡眠中に測定した58万5000時間以上のデータを学習し、死亡リスクや認知症、心筋梗塞など130の病気を75％以上の精度で予測できるという。医学分野で最も権威のある学術雑誌「Nature Medicine」に掲載されたこの研究は、睡眠が単なる休息時間ではなく、私たちの体の健康状態を示す重要な信号であることを証明しました。
睡眠中の脳波、心拍、呼吸を分析
SleepFMは、病院で実施される「ポリソムノグラフィー」と呼ばれる詳細な検査データを活用します。睡眠ポリグラフィーは、睡眠中に頭にセンサーを取り付けて脳波を測定し、胸に電極を取り付けて心拍を記録し、鼻と口の周りにセンサーを取り付けて呼吸パターンを観察する検査です。筋肉の動きも測定されます。
研究チームは、スタンフォード睡眠クリニック、バイオセレニティ、多民族アテローム性動脈硬化研究、男性高齢者睡眠障害アウトカム研究を含む4つの施設から収集したデータを使用した。スタンフォード睡眠クリニックだけでも 35,052 人のデータを収集し、他の機関も数千人のデータを提供しました。これは、既存の睡眠解析AIが使用するデータ量（2,500～15,913件）をはるかに上回るものです。
重要なのは、各病院によって検査方法が少しずつ異なるということです。脳波を6か所で測定する病院もあれば、10か所で測定する病院もあります。 AI がこれらの違いを自動的に処理できるように、「チャネル独立設計」が適用されました。複数の言語を同時に理解する翻訳者と同じように、さまざまな種類のテストデータをすべて理解できます。
6年以内にどんな病気になるかを事前に調べておきましょう
研究チームはスタンフォード睡眠クリニックで検査を受けた患者の病院の医療記録を追跡した。検査後、患者がどのような病気にかかっているか、いつ診断されたかが確認されました。合計 1,041 の疾患が分析され、130 の疾患について 75% 以上の精度が達成されました。
特に注目すべきは死亡リスクの予測だ。患者が将来死亡する可能性は 84% の精度で決定されました。認知症については85％、心筋梗塞については81％、心不全については80％の精度が示された。この数値は「一致指数」と呼ばれる測定方法を使用して計算されており、100 人中 84 人のリスクを正確にランク付けしていることを意味します。
研究チームは標準として6年間を使用した。たとえば、2020 年に睡眠検査を受けた人が 2026 年までに心臓病を発症した場合、AI の予測は正しいと考えられます。 1 年後から 6 年後までのさまざまな期間にわたってテストしましたが、ほぼ同様の精度を維持しました。
病気にはさまざまな種類があります。がんのうち、前立腺がん (90%)、乳がん (90%)、皮膚がん (83%) を正確に予測しました。脳関連疾患の中で、パーキンソン病は 93% の精度で検出されました。心血管疾患では、高血圧性心疾患 (88%) と脳出血 (82%) のリスクが正確に予測されました。
他病院のデータでも正確に動作
AIモデルが実用化されるためには、他の病院でもうまく機能する必要があります。これを確認するために、研究チームは「睡眠心臓健康調査」と呼ばれる別のデータを使ってテストを行った。データには 40 歳以上の成人 6,441 人からの情報が含まれており、テスト結果は印象的でした。脳卒中の予測精度は 82%、うっ血性心不全は 85%、心血管疾患による死亡は 88% でした。このデータには、狭心症患者 704 人、うっ血性心不全患者 190 人、脳卒中患者 95 人が含まれていました。初めて見るデータにもかかわらず、高い精度を保っています。
しかし、それは時間が経っても正確なのでしょうか？これを研究するために、研究チームは2020年以降の患者データを使った別のテストも実施した。 AIは2020年以前のデータからしか学習していないため、最新のデータを見るのは今回が初めてだ。それにもかかわらず、死亡リスクについては 83%、心不全については 80%、認知症については 83% の精度を維持しました。医療環境や患者の特性が変化してもAIが安定して動作する証拠だ。
年齢と性別だけを知るよりもはるかに正確です
通常、病院は患者の年齢、性別、体重などの基本情報に基づいて病気のリスクを推定します。たとえば、年齢が高くなるほど、がんのリスクが高くなります。この方法と比較するために、研究チームは年齢、性別、BMI、人種情報のみで予測する単純なモデルを作成しました。
結果は明らかでした。 SleepFM は疾患の種類に応じて 5 ～ 17% 正確でした。この違いは特に脳疾患で顕著でした。老人性認知症の場合、SleepFM は 99% の精度を記録しましたが、基本情報のみを使用したモデルでは 87% しか達成できませんでした。筋肉および神経の障害（81% 対 42%）と発達遅延（80% 対 58%）には大きな差がありました。心血管疾患についても同様です。動脈硬化は92%対74%、急性肺心疾患は80%対74%でした。糖尿病の合併症に関しても、SleepFM が 87% 対 79% で上回っていました。
興味深いのは、少ないデータでもうまく機能することです。研究チームがわずか 10% のデータで SleepFM をトレーニングしたところ、5 倍のデータでトレーニングした単純なモデルよりも正確でした。これらの結果は、心血管疾患による死亡、うっ血性心不全、心筋梗塞、脳卒中を含む4つの疾患で認められた。これは、優れた基礎学習を備えた AI は、少量のデータでも効率的に動作することを意味します。
脳波は認知症の予測に、呼吸は代謝性疾患の予測に効果的
研究チームは、どの信号がどの病気を予測する上で重要であるかを詳細に分析した。精神障害および神経障害の予測には脳波が最も効果的でした。呼吸パターンは呼吸器疾患および代謝疾患の良好な予測因子であり、心電図は心血管疾患の良好な予測因子でした。
睡眠段階によっても違いがありました。浅い睡眠（ステージ1/2）と夢のような睡眠（レム睡眠）は、心血管疾患や脳変性疾患の予測にさらに有用でした。ただし、全体としては、すべての信号を一緒に分析したときに最も正確になります。これは、睡眠が複数の身体システムの複雑な相互作用であることを示しています。
実際、研究チームが信号ごとに個別の AI を作成して比較したところ、すべての信号を組み合わせたモデルが最高のパフォーマンスを達成しました。つまり、脳波や心電図だけを見て全身の健康状態を判断することは難しいのです。
なぜ睡眠が将来の健康を左右するのか
なぜ睡眠だけでこれほど多くの病気を予測できるのでしょうか?研究チームは、睡眠の問題は多くの病気の初期の兆候であると説明しています。実際、精神疾患、脳変性疾患、心血管疾患などでは、本格的な症状が現れる前に睡眠障害が起こることがよくあります。
アルツハイマー病の初期段階では、深い睡眠が減少し、夢を見る際の問題が発生し、特定の脳波活動が低下します。 SleepFM はこのパターンを 91% の精度で捕捉しました。パーキンソン病の前に、夢を見ている睡眠中に異常行動が起こることがよくありますが、AI はこれを 89% の精度で検出しました。
睡眠データは心血管疾患の予測にも役立ちました。 10年後の心血管疾患による死亡リスクは88％の精度で予測され、これは以前の研究（84％）よりも高かった。心房細動の精度は 81% を記録しました。研究チームの分析によると、心電図と呼吸信号が連携して心血管疾患を予測するという。睡眠時無呼吸と心臓活動の情報が統合されます。
FAQ（※このFAQはレポートを参考に本誌が執筆したものです。）
Q1.一般の人でも受験できますか？
A. この研究では、病院で実施された睡眠ポリグラフィーのデータを利用しました。睡眠ポリグラフィーは、睡眠障害が疑われる場合に病院で実施できる検査です。あなたは一晩入院し、いくつかのセンサーを体に取り付けた状態で眠ります。 SleepFM は現在研究段階にあり、実際の臨床現場で使用するにはさらなる検証が必要です。
Q2.この種の予測はウェアラブルデバイスで可能でしょうか?
A. この研究では、病院グレードの精密機器で測定された脳波、心電図、筋電図、呼吸信号が使用されました。現在、市販されているウェアラブルデバイスは心拍数や動作のみを計測しており、同レベルの予測は困難です。ただし、研究チームは、ウェアラブル睡眠技術の発展に伴い、将来的にはこのモデルがリアルタイムの健康モニタリングに使用できる可能性について言及しています。
Q3.なぜこれほど多くの病気が睡眠だけで予測できるのでしょうか?
A. 睡眠は、脳、心臓、呼吸、筋肉などの複数の身体システムが同時に機能する複雑なプロセスです。多くの病気は、本格的な症状が現れる前に、まず睡眠パターンに影響を与えます。たとえば、アルツハイマー病は最初に深い睡眠と特定の脳波の減少を引き起こし、パーキンソン病は夢を見ている睡眠中に異常な行動を引き起こし、心血管疾患は呼吸パターンと心拍数の変化を引き起こします。 SleepFM はこれらの微妙なパターンを捉えて、将来の病気のリスクを予測します。
■この記事はAI専門メディア「AI Matters」との提携により提供されています。この記事は Claude 3.5 Sonnet と ChatGPT を使用して書かれました。
AI編集者 (media@zdnet.co.kr)
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