新科技！美國AI系統 1晚睡眠數據預測百種疾病風險

SleepFM系統可分析1晚睡眠中詳細身體訊號，並預測1個人患上100多種不同疾病的風險。圖為睡眠示意圖。（擷自freepik）

〔編譯謝宜哲／綜合報導〕睡眠不足通常會導致第二天昏昏沉沉，但它也可能預示著一些嚴重健康問題。美國史丹佛大學醫學院的研究團隊開發出1種人工智慧（AI）系統，該系統可分析1晚睡眠中詳細身體訊號，並預測1個人患上100多種不同疾病的風險。此研究發表在《自然醫學》期刊上。

根據科學網站《ScienceDaily》報導，該系統名為SleepFM，使用從多家睡眠診所的患者收集的58萬5000小時多導睡眠圖資料進行訓練。多導睡眠圖是1種深入睡眠測試，使用感測器來追蹤整晚的腦電活動、心律、呼吸模式、眼球運動、腿部運動和其他生理訊號。

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研究團隊將每段記錄分成5秒鐘的片段，類似於用字詞訓練語言模型的方式。研究人員稱，SleepFM本質上是在學習睡眠的語言。

該模型能夠同時分析多個資料，包括腦波、心率訊號、肌肉活動、脈搏測量等，並學習這些訊號之間的相互作用。為了讓模型實現這一點，研究人員設計1種名為「留一對比學習」（leave-one-out contrastive learning）的新型訓練方法。這種方法會暫時移除1種訊號，並要求模型利用剩餘資料重建該訊號。

訓練完成後，研究團隊使用SleepFM進行測試。結果顯示該模型能夠準確識別睡眠階段，評估睡眠呼吸中止症嚴重程度。

研究團隊隨後進行了更具挑戰性的測試，即僅根據睡眠數據預測未來可能出現的疾病。結果顯示SleepFM分析1000多種疾病類別，並識別出130種僅憑睡眠資料即可進行較為準確預測的疾病。其中癌症、懷孕併發症、循環系統疾病和精神健康障礙的預測效果最為顯著，其預測表現評分的C指數均超過 0.8。

C指數衡量模型對個別風險進行排序的準確度。研究團隊解釋，對於所有可能的個體組合，模型會給出誰更有可能更早發生某種事件（例如心臟病發作）的排名。C指數為0.8意味著模型的預測與實際情況的一致性達到80%。

研究團隊強調，SleepFM在帕金森氏症（C指數 0.89）、失智症（C指數0.85）、高血壓性心臟病（C指數0.84）、心臟病發作（C指數0.81）、攝護腺癌（C指數0.89）、乳癌（C指數0.87）和死亡（C指數0.84）方面，都表現出特別強的預測能力。

研究團隊目前致力於提升SleepFM的準確性，未來的版本可能會整合穿戴式裝置的數據，以收集更多關於日常生活和睡眠習慣的資訊。

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