如何预测重大疾病？研究：睡眠泄露健康密码

当你进入梦乡时，你的大脑、心脏和呼吸正在悄悄讲述关于你未来的健康秘密。这份隐藏在枕边的健康密码，正在重新定义我们对预防医学的认知。

长久以来，睡眠被视为体力恢复的过程，但斯坦福医学院（Stanford Medicine）的一项最新研究揭示，睡眠其实是人体最精准的“健康预报员”。通过人工智能模型SleepFM对6万多名参与者贡献的60万小时数据解码，科学家发现，只需一晚的睡眠模式，就能“泄露”未来数年患上癌症、痴呆症或中风等多种疾病的潜在风险。

研究人员利用“多项睡眠电图”（polysomnography）来训练SleepFM。这是一种追踪脑波、心搏、呼吸及肢体动作的睡眠测量“金标准”。

该研究共同资深作者、生物医学数据科学副教授詹姆斯‧邹（James Zou）博士表示，“睡眠中包含的关于未来健康的资讯，远比我们目前利用的要多得多。”他在接受福克斯新闻采访时强调，人类一生中约有三分之一的时间在睡觉，“通过学习睡眠的语言，我们的AI模型为研究睡眠科学和医学开启了新的大门”。

团队将睡眠数据与长达25年的电子健康记录（EHR）配对分析，在1,000类疾病中，发现有130种可进行“相当准确”的预测。邹博士强调，AI能在疾病正式诊断出数年前，就捕捉到细微的生理特征变化。虽然AI无法用语言解释逻辑，但研究团队已开发技术，以厘清模型在做出预测时究竟观察到哪些生理信号。

综合相关报导，SleepFM模型在特定领域表现尤为出色。除了公众熟知的痴呆症与癌症，该模型对慢性肾脏病（CKD）及帕金森氏症（Parkinson’s Disease）的早期特征也具有极高的敏感度。研究发现，睡眠中的心率变异性（HRV）与呼吸频率的微小波动，往往是循环系统失调的早期信号。

尽管研究成果令人鼓舞，但医学界仍持谨慎态度。获认证的急诊医师、AI专家哈维‧卡斯特罗（Harvey Castro）博士在声明中表示，“显著的信号并不等同于成熟的医学。SleepFM是一项突破，但目前还不是一种床边治疗工具（bedside tool）。”

他提醒，“风险排名”不等于“必然发生”，患者最终面对的是实际结果。

这项获得美国国家卫生研究院（NIH）资助的研究，目前已发表于《自然医学》（Nature Medicine）期刊。虽然该技术目前仅供研究使用，但团队希望未来能简化算法，使其与智能手表或睡眠追踪垫兼容。