SleepFM登場 睡眠1晩の信号から130疾患リスクを高精度予測

IT之家が伝えたところによりますと、スタンフォード大学医学院の研究チームが、睡眠データから将来の病気リスクを推定するAIシステム「SleepFM」を開発し、学術誌『Nature Medicine』に発表しました。
特徴は「1晩の睡眠中に得られる多導睡眠検査（PSG）の詳細信号」を丸ごと学習し、睡眠段階判定や睡眠時無呼吸の重症度評価だけでなく、長期の健康リスク予測に踏み込んだ点です。
学習に用いたのは約6.5万人、累計約58.5万時間分のPSG記録で、脳波、心電、呼吸、眼球運動、筋活動、脈波など複数の生体信号を含みます。
研究チームはデータを5秒単位に分割し、言語モデルが単語列から「言語」を学ぶのと似た発想で、SleepFMに「睡眠の言語」を学習させたと説明しています。
学習手法としては、一部の信号を意図的に外し、残りの信号から欠けた信号を復元させる対比学習（留一法対比学習）を採用し、異なる信号同士…