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 nuevo modelo de IA, SleepFM, predice más de 130 enfermedades utilizando datos del sueño, mostrando una gran precisión para el Parkinson, la demencia, los ataques cardíacos, los cánceres y los problemas de salud mental.

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. Un nuevo modelo de IA, SleepFM, predice con precisión el riesgo de más de 130 enfermedades utilizando datos de sueño de la polisomnografía, mostrando un buen rendimiento para Parkinson, demencia, ataques cardíacos, ciertos tipos de cáncer y afecciones de salud mental. 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. Entrenado en datos de más de 1,000 pacientes con hasta 25 años de seguimiento de la salud, el modelo utiliza señales sincronizadas de la actividad cerebral, cardíaca y respiratoria para identificar marcadores tempranos de la enfermedad. While it currently lacks plain-language explanations, researchers are developing tools to interpret its findings. Aunque actualmente carece de explicaciones en lenguaje sencillo, los investigadores están desarrollando herramientas para interpretar sus hallazgos. 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. El estudio, dirigido por Stanford y financiado por el NIH, sugiere que los estudios de sueño podrían convertirse en una herramienta poderosa para la detección temprana de enfermedades, con futuras mejoras posibles a través de datos de dispositivos portátiles.