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新しい AI モデルは、あなたの睡眠を見るだけでアルツハイマー病、心臓発作、がん、その他 100 の病気のリスクを予測できます

新しい人工知能 (AI) モデルは、睡眠の質に基づいて、人が 100 以上の健康上の問題を発症するリスクがあるかどうかを示すことができます。カリフォルニアのスタンフォード大学の研究者によって開発された大規模言語モデル (LLM) である SleepFM は、睡眠中のユーザーの脳活動、心拍数、呼吸信号、脚の動き、目の動きを分析して病気のリスクを評価すると彼は書いています。 ユーロニュース。 研究者らは、1999年から2024年の間に6万5000人の患者から夜間の睡眠パターンの評価を専門とするクリニックから収集した58万時間以上の睡眠データを使用してAIモデルをトレーニングした。「SleepFMは基本的に睡眠の言語を学習します」とスタンフォード大学の生物医学データサイエンス准教授で研究論文の共著者であるジェームズ・ゾウ氏は語る。AI モデルは、パーキンソン病、アルツハイマー病、認知症、高血圧性心疾患、心臓発作、前立腺がん、乳がんの発生を少なくとも 80% 正確に予測しました。また、84% の確率で患者の死亡を正確に予測しました。 このモデルは、慢性腎臓病、脳卒中、不規則な心拍として定義される不整脈の予測精度が低く、少なくとも 78% の症例で検出されました。「睡眠を研究するとき、私たちは驚くべき数の健康信号を記録します。これは、完全に監禁された被験者で8時間研究する一種の一般生理学です。非常に豊富なデータです」とスタンフォード大学の睡眠医学教授エマニュエル・ミニョ氏は述べた。この研究の著者らは、すべてのデータを組み合わせて分析することで、より正確な予測を得ることが可能になり、明らかに眠っている脳と活発な心臓など、身体の信号間の同期の欠如が健康上の問題を示す可能性があると述べている。 彼らはまた、この研究はすでに健康上の問題を疑っている人々に基づいているため、このサンプルは一般集団の病気を検出するAIの能力を代表するものではないとも指摘している。モデルの精度を向上させるために、研究者らはウェアラブルデバイスから収集したデータを統合することも計画している。このトピックに関する研究が雑誌に掲載されました 自然。CS #新しい #モデルはあなたの睡眠を見るだけでアルツハイマー病心臓発作がんその他 #の病気のリスクを予測できます

新しい AI モデルは、あなたの睡眠を見るだけでアルツハイマー病、心臓発作、がん、その他 100 の病気のリスクを予測できます

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2026-01-16 22:02:00

新しい人工知能 (AI) モデルは、睡眠の質に基づいて、人が 100 以上の健康上の問題を発症するリスクがあるかどうかを示すことができます。

カリフォルニアのスタンフォード大学の研究者によって開発された大規模言語モデル (LLM) である SleepFM は、睡眠中のユーザーの脳活動、心拍数、呼吸信号、脚の動き、目の動きを分析して病気のリスクを評価すると彼は書いています。 ユーロニュース

研究者らは、1999年から2024年の間に6万5000人の患者から夜間の睡眠パターンの評価を専門とするクリニックから収集した58万時間以上の睡眠データを使用してAIモデルをトレーニングした。

「SleepFMは基本的に睡眠の言語を学習します」とスタンフォード大学の生物医学データサイエンス准教授で研究論文の共著者であるジェームズ・ゾウ氏は語る。

AI モデルは、パーキンソン病、アルツハイマー病、認知症、高血圧性心疾患、心臓発作、前立腺がん、乳がんの発生を少なくとも 80% 正確に予測しました。また、84% の確率で患者の死亡を正確に予測しました。

このモデルは、慢性腎臓病、脳卒中、不規則な心拍として定義される不整脈の予測精度が低く、少なくとも 78% の症例で検出されました。

「睡眠を研究するとき、私たちは驚くべき数の健康信号を記録します。これは、完全に監禁された被験者で8時間研究する一種の一般生理学です。非常に豊富なデータです」とスタンフォード大学の睡眠医学教授エマニュエル・ミニョ氏は述べた。

この研究の著者らは、すべてのデータを組み合わせて分析することで、より正確な予測を得ることが可能になり、明らかに眠っている脳と活発な心臓など、身体の信号間の同期の欠如が健康上の問題を示す可能性があると述べている。

彼らはまた、この研究はすでに健康上の問題を疑っている人々に基づいているため、このサンプルは一般集団の病気を検出するAIの能力を代表するものではないとも指摘している。モデルの精度を向上させるために、研究者らはウェアラブルデバイスから収集したデータを統合することも計画している。

このトピックに関する研究が雑誌に掲載されました 自然。

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執筆者について: nipponese

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