1770694292
2026-02-10 03:15:00
イラスト(freepik)
ある夜 寝る ひどいものだと、翌日脳が「ぼんやり」しているように感じるだけかもしれません。しかし、新しい研究によると、その一夜のデータには、数年後に初めて現れる可能性のある致命的な病気のリスクに関する大きな秘密が含まれていることが示されています。
スタンフォード医学の研究チームとその協力者は最近、 スリープFM。人工知能 (AI) システムは、人の睡眠中に生理学的信号を分析するだけで、100 以上の将来の健康状態を予測できます。
「睡眠の言語」を学ぶ
SleepFM は、約 65,000 人の参加者から得た約 600,000 時間のポリソムノグラフィーのデータを使用して開発されました。このデータには、睡眠中の脳活動、心臓、呼吸、体の動きのモニタリングが含まれます。
この研究の共同上級著者であるスタンフォード大学睡眠医学教授エマニュエル・ミニョ氏は、人間が睡眠中に得られるデータがどれほど豊富であるかを説明しています。
「睡眠を研究しているときに、私たちは異常な数の信号を記録しました。これは、完全に静止した被験者で8時間かけて研究した一般的なタイプの生理学です。データは非常に豊富です」とミニョット氏は述べた。
通常、心臓病学や放射線学などの 1 つの分野にのみ焦点を当てている他の医療 AI モデルとは対照的に、SleepFM は基礎モデルとして設計されています。この AI は大規模な言語モデル (ChatGPT など) のように機能しますが、言葉の代わりに小さな生理学的データを研究して「睡眠の言語」を理解します。
驚くべき予測精度
研究者らは、スタンフォード睡眠医学センターの数十年分の患者の医療記録と睡眠データを照合した。その結果、SleepFM は 130 の疾患カテゴリーをかなりの精度で特定することができました。
高い確率で予測される条件としては、次のようなものがあります。
- 乳がんと前立腺がん。
- パーキンソン病と認知症。
- 高血圧性心臓病と心臓発作。
- 妊娠の合併症と精神的健康障害。
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のジェームス・ゾウ氏は、AIのパフォーマンスに驚きを表明した。 「かなり多様な条件セットに対して、モデルが有益な予測を提供できたことには驚きました」と Zou 氏は言います。
Zou 氏は、このモデル (C インデックス) の精度は 0.8 以上に達しており、これは 80% のケースにおいて、AI の予測が将来患者に実際に起こることと一致していることを意味すると付け加えました。
「同期していない」ボディ
興味深いことに、正確な予測の秘密は 1 つの信号だけからではなく、身体の器官間の不整合から生まれます。たとえば、脳が深い眠りに入っているように見えるとき、心臓はあたかも「目覚めている」かのように信号を送ります。
Mignot 氏は、病気を予測するための最も重要な情報は、体のさまざまなシグナル伝達チャネルを比較することによって得られると指摘しました。この同期の欠如は、多くの場合、深刻な健康問題の初期の兆候です。
Nature Medicine誌に掲載されたこの研究は、予防医学の世界に新たな章を開くもので、慢性疾患の診断にはもはや実際の身体症状ではなく、私たちの休息パターンが必要となる可能性がある。 (アース/Z-2)
#たった一晩の睡眠からAI #SleepFM #が将来の病気を検出できる