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2026-01-07 11:15:00
睡眠中に得られる情報は、一般的な健康状態に関する貴重な手がかりを提供する可能性があります。人工知能 (AI) を活用したこのデータの高度な分析により、一晩の睡眠中に記録された記録を使用して、重篤な病気の発生リスクを推定できる可能性があります。
研究者らによると、SleepFMと呼ばれるAIモデルは、専門の研究室で一晩の睡眠中に得られたデータを使用して、100以上の病状のリスクを予測できるという。このモデルは、約 65,000 人から収集された 50 万時間以上の睡眠データに基づいてトレーニングされました。
データは、睡眠評価の標準的な参照方法であるポリソムノグラフィーによって取得されました。これには、脳の活動、心臓の活動、呼吸、体の動き、目の動き、その他の生理学的パラメーターを記録するいくつかのセンサーの使用が含まれます。研究者らは、これらの記録は十分に活用されていない生理学的情報の膨大な情報源であると説明しています。
この大量のデータを活用するために、チームは人工知能モデルを開発し、さまざまな睡眠クリニックで作成された 585,000 時間の記録に基づいてトレーニングしました。
最初のステップでは、睡眠段階の特定や睡眠時無呼吸症候群の重症度の評価など、標準的な睡眠分析タスクでモデルがテストされました。
著者によれば、現在使用されている最新世代モデルと同等以上の性能を発揮したという。
次に研究者らは、電子健康記録を使用して、1999年から2024年の間にスタンフォード睡眠医療センターで治療を受けた約3万5000人の成人と子供の睡眠データを長期の病歴と関連付けた。このモデルは、分析された 1,000 を超える疾患カテゴリのうち、睡眠中に取得されたデータに基づいて妥当と考えられる精度でリスクを推定できる 130 の疾患を特定しました。
このような予測が得られた疾患には、全死因死亡、認知症、心筋梗塞、心不全、慢性腎臓病、脳卒中、心房細動などが含まれます。
発表された結果によると、特定の種類のがん、妊娠合併症、循環器系疾患、精神障害については、80％以上のケースで予測が正しかったという。
この研究の著者らは、現段階では、特定の疾患の予測を生成する際にモデルが睡眠データのどの要素を使用するかはまだ明らかではないと述べている。
この側面をより深く理解し、ハンドヘルド デバイスなどからの追加データを統合するなどしてモデルのパフォーマンスを向上させる研究が続けられています。
研究 実現した スタンフォード医学の研究者らによるもので、火曜日に雑誌に掲載された 自然医学。
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