Ein neues KI-Modell, SleepFM, prognostiziert über 130 Krankheiten mit Schlafdaten, die eine hohe Genauigkeit für Parkinson, Demenz, Herzinfarkte, Krebs und psychische Gesundheitsprobleme zeigen. 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.

Ein neues KI-Modell, SleepFM, prognostiziert genau das Risiko von über 130 Krankheiten mit Schlafdaten aus Polysomnographie, zeigt eine starke Leistung bei Parkinson, Demenz, Herzinfarkten, bestimmten Krebserkrankungen und psychischen Erkrankungen. 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. Ausgebildet auf Daten von über 1.000 Patienten mit bis zu 25 Jahren Gesundheits-Follow-up, nutzt das Modell synchronisierte Signale aus Gehirn, Herz und Atemaktivität, um frühe Krankheitsmarker zu identifizieren. 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. Zwar fehlt es ihr derzeit an plain-language Erklärungen, doch entwickeln Forscher Werkzeuge, um ihre Erkenntnisse zu interpretieren. While it currently lacks plain-language explanations, researchers are developing tools to interpret its findings. Die Studie, die von Stanford geleitet und vom NIH finanziert wurde, schlägt vor, dass Schlafstudien ein leistungsfähiges Werkzeug für die Früherkennung von Krankheiten werden könnten, wobei zukünftige Verbesserungen durch tragbare Gerätedaten möglich sind. 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.