Shim.kz » Блог » Сон под контролем: Стэнфордский ИИ выявляет риски заболеваний по ночному отдыху

Сон под контролем: Стэнфордский ИИ выявляет риски заболеваний по ночному отдыху

14-01-2026, 13:00 9
Исследователи из Стэнфорда разработали ИИ, способный выявлять риски более 100 заболеваний на основе анализа данных о сне. Модель SleepFM продемонстрировала высокую точность в предсказании таких заболеваний, как болезнь Паркинсона и рак, однако ее эффективность была ниже при прогнозировании хронических болезней почек и инсульта. Авторы исследования отметили, что "совокупность всех данных помогла модели давать максимально точные прогнозы". В будущем планируется интеграция данных с носимых устройств для улучшения точности предсказаний.
Сон под контролем: Стэнфордский ИИ выявляет риски заболеваний по ночному отдыху
Фото к новости: Сон под контролем: Стэнфордский ИИ выявляет риски заболеваний по ночному отдыху

ИИ выявляет риски заболеваний на основе анализа сна

Исследователи из Стэнфорда разработали искусственный интеллект (ИИ), способный "понимать язык сна" и оценивать риск развития более 100 заболеваний. Эта информация была представлена в недавнем исследовании.

Как работает SleepFM

SleepFM, большая языковая модель (LLM), анализирует:

  • активность мозга;
  • частоту сердечных сокращений;
  • дыхательные сигналы;
  • движения ног и глаз во время сна.

Модель была обучена на основе более 580 тысяч часов данных о сне, собранных у 65 тысяч пациентов с 1999 по 2024 год.

Источники данных

Данные поступали из клиник и медицинских учреждений, где проводятся оценки параметров сна. Исследователи дополнительно использовали индивидуальные медицинские карты пациентов для обучения модели, что позволило прогнозировать будущие заболевания.

Точность прогнозов

SleepFM продемонстрировала высокую точность в предсказании различных заболеваний:

  • 80% случаев — болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, деменция, гипертоническая болезнь сердца, инфаркт, рак предстательной железы и рак молочной железы;
  • 84% случаев — предсказание смерти пациента.

Однако модель показала меньшую точность при прогнозировании хронических болезней почек, инсульта и аритмии, выявляя их как минимум в 78% случаев.

Будущее исследования

Авторы исследования отметили, что совокупность всех данных способствовала высокой точности прогнозов. В Стэнфорде планируют добавить данные с носимых устройств в базу SleepFM для дальнейшего улучшения точности модели.

Ограничения исследования

Важно отметить, что в исследовании участвовали люди, уже подозревавшие у себя проблемы со здоровьем, что может не отражать способности ИИ выявлять заболевания в широкой популяции.

Все изображения и материалы в публикации получены из открытых источников. Если вы являетесь правообладателем, ознакомьтесь с информацией для правообладателей.