人工智能仅凭睡眠方式即可检测健康风险
美国斯坦福大学研究人员开发的新型人工智能模型SleepFM能够通过单晚睡眠监测数据预测约130种疾病的发病风险,包括帕金森病、痴呆症、心脏病以及前列腺癌和乳腺癌等,在症状出现前数年即可预警。该模型基于65,000名受试者近60万小时的多导睡眠图数据训练,通过分析脑电波、心率等生理信号中的隐性模式实现预测,但研究也指出其数据主要来自发达地区睡眠问题患者,对健康人群和欠发达地区人群的代表性不足,且仅能识别相关性而无法确定疾病因果关系,凸显了医学专业人员解读结果的必要性。

