史丹佛超強AI SleepFM：一晚睡眠預測130種疾病風險

史丹佛大學醫學院最近發表了一項創新研究，推出一款名為 SleepFM 的超強 AI 系統。透過分析一個晚上的睡眠數據，SleepFM 能評估一個人罹患超過 130 種疾病的風險，甚至可比傳統診斷提前數年發出警訊。

這套基礎模型來自史丹佛大學團隊的研發成果，他們利用 6.5 萬名受試者的近 60 萬小時多項睡眠生理檢查（PSG）資料進行訓練。過去，這些數據大多只用來診斷睡眠呼吸中止症，而 SleepFM 卻能挖掘出更多潛在價值。

多項睡眠生理檢查是目前醫學界最精確的睡眠檢測方式，需要受試者整晚留在醫院或專業實驗室，身上貼滿各種感測器來記錄腦波、心律、呼吸模式、眼球運動和肌肉活動等資訊。史丹佛大學的艾曼紐·米格諾特教授指出，這些數據量相當驚人，如同病人接受了一次全面的 8 小時檢查。

為了讓電腦能理解複雜的人體生理訊號，研究團隊採用了類似 ChatGPT 的基礎模型技術，將 58.5 萬小時的睡眠資料切割成無數個 5 秒片段，以學習其中規律。SleepFM 真正的功能就是在「學習」睡眠的語言。

在預測疾病能力方面，這套系統表現驚人。研究人員比較了 AI 分析結果與病歷資料，在巴金森氏症、攝護腺癌和乳癌等疾病的預測準確度上，一致性指數均超過 0.8，例如巴金森氏症的 C-index 為 0.89，攝護腺癌為 0.89，乳癌為 0.87。這意味著透過 SleepFM，醫生可能在病徵出現前從睡眠數據中發現端倪。

目前臨床上使用的某些預測模型準確度僅約 0.7 左右，因此 SleepFM 的表現確實令人驚訝。研究人員希望未來能進一步提升系統準確度，並將其整合於智慧手錶等穿戴式裝置之中，使其更貼近一般人的日常生活。