Un nouveau modèle d'IA, SleepFM, prévoit plus de 130 maladies à l'aide de données sur le sommeil, montrant une forte précision pour les Parkinson, la démence, les crises cardiaques, les cancers et les problèmes de santé mentale. 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.

Un nouveau modèle d'IA, SleepFM, prédit avec précision le risque de plus de 130 maladies à l'aide de données de sommeil provenant de la polysomnographie, montrant des performances élevées pour les Parkinson, la démence, les crises cardiaques, certains cancers et les troubles de santé mentale. 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. Formé à l'égard des données de plus de 1 000 patients ayant suivi jusqu'à 25 ans de suivi de la santé, le modèle utilise des signaux synchronisés provenant du cerveau, du cœur et de l'activité respiratoire pour identifier les marqueurs précoces de la maladie. 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. Bien qu'il ne dispose pas actuellement d'explications en langage clair, les chercheurs élaborent des outils pour interpréter ses constatations. While it currently lacks plain-language explanations, researchers are developing tools to interpret its findings. L'étude, menée par Stanford et financée par les NIH, suggère que les études sur le sommeil pourraient devenir un outil puissant pour la détection précoce des maladies, avec des améliorations possibles à l'avenir grâce aux données sur les appareils portables. 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.