台灣醒報

史丹佛大學開發一款名為SleepFM的人工智慧模型，其透過分析單晚睡眠數據預測未來的健康風險。（Photo by Slaapwijsheid.nl on Unsplash under C.C License）

【台灣醒報記者莊宇欽綜合報導】AI可以從睡眠中診斷疾病！史丹佛大學開發一款名為SleepFM的人工智慧模型，其透過分析單晚睡眠數據預測未來的健康風險，並學習高達60萬小時的生理訊號，包含腦波、心率與呼吸模式。如今，這項技術能精準預測超過100種病症，甚至超越目前的醫療標準診斷。

SleepFM智慧系統

《今日科學》報導，史丹佛大學開發一套名為SleepFM的人工智慧系統，僅需透過一個晚上的睡眠數據，便能預測超過100種疾病的風險。對此，該系統利用腦波、心律、呼吸和肌肉活動等生理訊號，並結合健康數據資料庫，最終能找出潛在的疾病警示。

SleepFM類似大型語言模型，其以生理訊號為訓練對象，並被形容為學習睡眠語言的基礎模型。實驗中，研究人員讓SleepFM學會不同訊號間的互動，而訓練資料來自65000受試者和將近60萬小時的多導睡眠檢測。

結果顯示，SleepFM能準確辨識睡眠階段與睡眠呼吸中止症的嚴重程度。在疾病風險預測上，對帕金森氏症、失智症、心臟病、乳癌和攝護腺癌等預測表現突出，該模型甚至能以約80%的準確率排序個體的疾病風險。

全面健康監測

《德國之聲》報導，這項實驗首次在如此大規模的睡眠數據上應用人工智慧系統，顯示睡眠研究蘊含大量未被利用的健康資訊。然而，單一晚上的數據可能受環境或壓力影響，而預測疾病風險也可能涉及倫理問題，包括引發焦慮感或過度醫療。

未來，研究團隊可能結合穿戴式裝置蒐集數據，以提供更全面的健康監測，並捕捉更多關於日常生活與睡眠習慣的資訊。