人工知能 (AI) 機械学習の最大のチャンスの 1 つは、健康と病気の診断の分野です。画期的な新しい研究は、一晩の睡眠中に非侵襲的に収集されたデータから、AI がどのようにして人が 100 を超える重篤な病気を発症するリスクを予測できるかを実証しました。
「この研究は、リスク層別化と長期的な健康モニタリングのための睡眠ベースのベースラインモデルの可能性を強調しています」とスタンフォード大学の共著者であるJames Zou氏とEmmanuel Mignot氏は、共著者のRahul Thapa氏、Magnus Ruud Kjaer氏、Bryan He氏、Ian Covert氏、Hyatt Moore IV氏、Umaer Hanif氏、Gauri Ganjoo氏、M. Brandon Westover氏、Poul氏と共同で書いている。ジェナムとアンドレアス・ブリンク・ケアー。
なぜ寝るのですか？
睡眠は、感情の調節、認知、回復力、集中力、記憶力に影響を与えるため、身体的な健康だけでなく、精神的な健康を維持するためにも不可欠です。全米精神病連合（NAMI）によると、不眠症の症例の推定50％は心理的ストレス、不安、うつ病に関連しており、強迫性障害（OCD）は睡眠不足に関連していることが多いという。
クリーブランド クリニックによると、睡眠障害には 80 種類以上あるそうです。最も一般的なものには、慢性不眠症、閉塞性睡眠時無呼吸症候群、むずむず脚症候群、レム睡眠行動障害、ナルコレプシー、睡眠相遅延症候群、交代勤務睡眠障害などがあります。
よく眠れない人は誰ですか？
世界中でよく眠れない人がたくさんいます。 Global Market Insights によると、睡眠障害市場は 2034 年までに 720 億ドルに達し、2025 年から 2034 年までの年平均成長率は 10% に達すると予想されています。米国脳財団は、米国だけでも 5,000 万人から 7,000 万人が睡眠覚醒障害に苦しんでいると推定しています。米国疾病予防管理センターによると、米国成人の約3人に1人が、日常的に十分な休息や睡眠をとれていないと報告している。 Benjafieldらによる2019年の研究によると、世界には30歳から69歳までの睡眠時無呼吸症候群の成人が10億人近くいる。 『ランセット呼吸器医学』に掲載されました。睡眠時無呼吸症候群は睡眠障害のひとつにすぎません。
夜間の睡眠: AI データの宝庫
研究者らは、SleepFM と呼ばれるマルチモーダル AI モデルを作成しました。このモデルは、一晩の睡眠研究中に非侵襲的に収集された睡眠ポリグラフ検査 (PSG) データに基づいてトレーニングされました。ギリシャ語の接頭語「ポリ」は「多くの」を意味し、睡眠ポリグラフィーでは多数の生理学的信号が記録されます。
PSG中、脳波は脳波（EEG）を使用して非侵襲的かつ痛みを伴わずに記録されます。また、パルスオキシメトリーを使用して血中酸素濃度、眼電図を使用して目の動き、心電図を使用して心拍数、筋電図を使用して呼吸と脚の動きも記録されます。ポリソムノグラフィーは、夢遊病、睡眠時無呼吸症候群、その他の睡眠関連呼吸障害、慢性不眠症、周期性四肢運動障害、ナルコレプシー、レム睡眠行動障害などの睡眠行動を診断するためのゴールドスタンダードです。
AI モデルのパフォーマンスに関しては、高品質のトレーニング データを含む大規模なデータセットがあれば、全体的な精度が向上します。この研究では、AI モデルは、複数のコホートからの約 65,000 人の参加者からの、選択された 585,000 時間以上の睡眠ポリグラフデータを使用してトレーニングされました。コホートには、スタンフォード睡眠クリニック (SSC)、高齢男性の睡眠障害の結果 (MrOS)、アテローム性動脈硬化症の多民族研究 (MESA)、および BioSerenity からの睡眠ポリグラフ検査データが含まれます。 Sleep Heart Health Study (SHHS) のデータを使用してアルゴリズムを改良しました。
「私たちのモデルは、事前訓練された監視付き睡眠モデルや生体信号モデルよりも5～25倍多くのデータを使用します」と研究者らは書いている。
SleepFM をトレーニングするために、チームはラベル付きデータを必要としない自己教師あり学習アルゴリズムを使用しました。次に研究者らは、1,000 を超える疾患表現型を使用して AI をテストしました。 AI モデルは、神経変性疾患であるアルツハイマー病とパーキンソン病の予測において特に優れた性能を発揮しました。科学者らによると、彼らの AI モデルは、認知症、脳卒中、心不全、慢性腎臓病、心筋梗塞、心房細動、全死因死亡など 130 の症状を正確に予測しました。
人工知能の必需品
「この研究は、ベースモデルがマルチモーダルな睡眠記録から睡眠言語を学習できることを実証し、ラベリングや病気の予測においてスケーラブルで効率的な分析を可能にする」と研究者らは結論づけた。
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