SleepFMという AIモデルが 睡眠データを用いて 130以上の病気を予測し パーキンソン病,認知症,心臓発作,がん,精神疾患の 高い精度を示しています A new AI model, SleepFM, predicts over 130 diseases using sleep data, showing strong accuracy for Parkinson’s, dementia, heart attacks, cancers, and mental health issues.

新しい AI モデル , スリープFM は , 睡眠 データ を 使っ て 130 以上 の 病気 の 危険 性 を 正確 に 予測 し て おり , パーキンソン 病 , 痴呆 症 , 心臓 発作 , ある 種 の ガン , 精神 的 な 健康 状態 など の 強力 な 働き を 示し て い ます。 A new AI model, SleepFM, accurately predicts the risk of over 130 diseases using sleep data from polysomnography, showing strong performance for Parkinson’s, dementia, heart attacks, certain cancers, and mental health conditions. このモデルは、健康診断の25年を経過した患者1000人以上からデータについて訓練を受け,脳,心臓,呼吸器からの同期信号を利用して,早期の病気のマーカーを特定している. Trained on data from over 1,000 patients with up to 25 years of health follow-up, the model uses synchronized signals from brain, heart, and respiratory activity to identify early disease markers. 研究者たちは,現在,原文の解説を欠いているものの,その発見を解釈するツールを開発している. While it currently lacks plain-language explanations, researchers are developing tools to interpret its findings. この研究はスタンフォード大学が主導し NIHが資金提供したもので 睡眠の研究は病気の早期発見の強力なツールとなり 将来の改良は ウェアラブルデバイスのデータによって可能になると示唆しています The study, led by Stanford and funded by the NIH, suggests sleep studies could become a powerful tool for early disease detection, with future enhancements possible through wearable device data.