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斯坦福大学的人工智能通过一晚的睡眠预测疾病风险
一晚的睡眠可能包含隐藏的线索，可以在重大疾病发作前几年预测它们。晚上睡眠不好通常会导致第二天昏昏沉沉，但也可能在严重的健康问题出现前几年就预示着这些问题。斯坦福大学医学院的研究人员开发了一种新的人工智能系统，可以分析[...]
来源:SciTech日报一晚的睡眠可能包含隐藏的线索，可以在重大疾病发作前几年预测它们。
晚上睡眠不好通常会导致第二天昏昏沉沉，但也可能在严重的健康问题出现前几年就预示着这些问题。斯坦福大学医学院的研究人员开发了一种新的人工智能系统，可以分析一晚睡眠的详细身体信号，并估计一个人患 100 多种不同疾病的风险。
该系统名为 SleepFM，使用约 65,000 人的近 600,000 小时的睡眠记录进行训练。这些记录来自多导睡眠图，这是一种深度睡眠测试，使用传感器来跟踪整个晚上的大脑活动、心律、呼吸模式、眼球运动、腿部运动和其他生理信号。
睡眠研究作为隐藏的数据资源
多导睡眠图被广泛认为是研究睡眠的最可靠方法，通常在专门实验室过夜进行。除了诊断睡眠障碍之外，研究人员意识到这些测试还捕获了大量关于身体在几个不间断的时间内如何运作的信息。
“当我们研究睡眠时，我们记录下了数量惊人的信号，”克雷格·雷诺兹 (Craig Reynolds) 睡眠医学教授、这项新研究的共同高级作者、医学博士、哲学博士 Emmanual Mignot 说道，该研究将于今天（1 月 6 日）发表在《自然医学》杂志上。 “这是一种一般生理学，我们在一个完全被圈养的受试者身上研究了八个小时。数据非常丰富。”
到目前为止，这些信息的大部分都没有被使用。传统的睡眠医学专注于有限的信号子集，而大部分信号尚未探索。人工智能的进步使得首次分析完整的数据流成为可能。研究人员表示，这是首次将人工智能应用于如此大规模的睡眠数据的研究。
教人工智能理解睡眠
“SleepFM 本质上是学习睡眠的语言，”Zou 说。