一个名为SleepFM的人工智能系统近日成为睡眠研究领域的焦点。该系统由研究团队基于近60万小时的睡眠记录研发，成功揭开了睡眠中的深层生理信号，并为不同疾病的预测提供了新的可能性。睡眠在生命健康中的地位毋庸置疑，而该研究的突破为医学诊断和个性化治疗带来了全新思路。
SleepFM的核心技术源于对585,000小时多导睡眠监测（polysomnography, PSG）数据的深入挖掘。PSG是当前公认的睡眠评估“金标准”，通过追踪包括脑电活动、心脏功能、呼吸模式、眼动和肢体运动在内的多种生理信号，为睡眠障碍诊断提供全面数据。
尽管 PSG 数据在医学中应用广泛，多年以来，研究却忽略了其包含的深层次信息。斯坦福大学生物医学数据科学系副教授兼该研究的共同资深作者 James Zou 博士指出：“从人工智能的视角来看，睡眠领域的研究仍处于相对初级阶段。尽管已有大量 AI 关注病理学或心脏病学，但针对睡眠的应用却少之又少，而睡眠是生命中极为重要的一部分。”
为了充分挖掘PSG数据的潜力，研究者采用了类似于大型语言模型（如ChatGPT）的基础模型技术。不同之处在于，SleepFM并非训练于文本，而是基于身体生理信号。“我们将每段PSG记录分割为5秒片段，就像语言模型使用单词一样，这些片段组成了‘睡眠的语言’，”Zou博士表示。此外，团队还开发了技术，实现了不同数据模式的统一整合，使模型能够更高效地学习。
SleepFM 的有效性通过其在疾病预测中的表现得到了验证。研究者使用 C 指数（concordance index）评估模型预测结果的准确性，该指标衡量模型在健康事件排列预判中的成功率。令人欣喜的是，SleepFM 在多种健康状况的预测中展现了优异的性能。正如 Zou 博士所言，“我们惊喜地发现，模型在很多病症领域都能提供可靠的预测。”
目前，许多已应用于医疗实践的预测工具，其C指数仅为0.7左右，例如针对癌症治疗效果的预测工具。而SleepFM已显示出更高的潜力，这为AI在医学中的应用拓展了新的边界。
研究揭示，不同的生理信号在不同疾病预测中扮演了各自的重要角色。例如，心脏相关信号在心血管疾病预测中更为关键，而脑部信号则在心理健康预测中占主导。然而，最为准确的结果来自于多种信号的综合应用。这种全局性分析方法是SleepFM取得突破的重要原因。
研究团队特别指出，两位博士生Rahul Thapa（斯坦福大学生物医学数据科学专业）与Magnus Ruud Kjaer（丹麦技术大学）作为本研究的共同主要作者，在这一成果中发挥了核心作用。
此外，尽管SleepFM尚未能够用语言解释其所有决策过程，研究团队已经开发出多种技术以揭示模型预测的依据。未来，研究人员计划引入可穿戴设备的数据，进一步丰富SleepFM的信号来源，从而提高系统的预测能力。
这一项目得到了国际科研团队的大力支持，包括丹麦技术大学、哥本哈根大学、哈佛医学院、BioSerenity公司及哥本哈根大学医院的合作。
作为人工智能技术与生物医学研究的深度结合，SleepFM不仅拓展了睡眠数据的研究维度，更有望为多种疾病的预测和诊疗提供支持。凭借对多模态数据的强大处理能力，这一创新平台为未来的医疗个性化发展提供了方向。科研团队正持续优化SleepFM，并扩大其应用范围，未来或将让更多人从中受益。
通过深入解析“睡眠语言”，SleepFM正在重新定义人类对健康的理解。
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睡眠语言的深入解析，或许正在揭开健康的一把新钥匙，关注睡眠，就是关注生命质量！
SleepFM的当前局限不代表未来的天花板，技术创新的推动力正在不断展现！
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每一个在科研道路上奋斗的身影都值得被铭记，两位博士的付出是对科学最深情的告白！