睡一覺就能精準預測是否罹患癌症或巴金森氏症？這聽起來像是科幻電影的情節，但史丹佛大學醫學院的最新研究告訴我們，這已經成為現實。這套名為 SleepFM 的全新 AI 系統，僅需分析一個晚上的睡眠數據，就能評估一個人罹患超過 130 種疾病的風險，甚至能比傳統診斷提前數年發出警訊。
史丹佛團隊開發 SleepFM：讓睡眠數據說真話
根據外媒報導與《自然-醫學》期刊發表的最新研究，史丹佛大學醫學院團隊開發出一款名為 SleepFM 的基礎模型。這項研究利用了龐大的睡眠監測數據庫，訓練 AI 聽懂身體在睡眠時發出的「語言」。
過去如果你覺得睡不好，頂多是隔天精神不濟，但其實睡眠狀態中隱藏著大量與心血管、神經系統甚至癌症有關的生理訊號。為了捕捉這些訊號，研究團隊使用了來自約 6.5 萬人、總計近 60 萬小時的「多項睡眠生理檢查」（Polysomnography, PSG）紀錄。
什麼是多項睡眠生理檢查？
多項睡眠生理檢查是目前醫學界公認最精準的睡眠檢測方式，通常需要在醫院或睡眠中心的實驗室過夜進行。受試者身上會貼滿感測器，整晚記錄腦波、心律、呼吸模式、眼球運動、肌肉活動等生理資訊。
本研究共同資深作者、史丹佛大學睡眠醫學教授艾曼紐·米格諾特（Emmanuel Mignot）指出：「我們在做睡眠研究時記錄了驚人的生理訊號量，這就像讓病人在完全受控的環境下接受 8 小時的全身檢查。」過去這些數據多半只用來診斷有沒有睡眠呼吸中止症，絕大多數的資訊都被浪費掉了，現在透過 AI，終於能挖掘出深層價值。
打造睡眠界的 ChatGPT
為了讓電腦讀懂這些複雜的生理訊號，研究團隊採用了與 ChatGPT 類似的「基礎模型」技術，只不過訓練素材從文字變成了人體的生理波形。SleepFM 學習了來自史丹佛睡眠中心病患提供的 58.5 萬小時數據，研究人員將這些紀錄切分成無數個 5 秒的小片段，讓 AI 去學習其中的規律。
史丹佛生物醫學資料科學副教授鄒嘉彥（James Zou）形容：「SleepFM 本質上就是在學習『睡眠的語言』。」
這套系統能同時分析腦波、心跳、肌肉等多種訊號的連動關係。經過測試，SleepFM 不僅在判斷睡眠階段、呼吸中止嚴重程度等傳統任務上超越了現有臨床系統，更展現了驚人的疾病預測能力。
研究團隊將 AI 分析的睡眠數據與病患長達 25 年的病歷資料進行比對，結果發現 SleepFM 能有效預測 130 種疾病。
在預測準確度指標「一致性指數」（C-index，0.8 代表預測與實際吻合度達 80%）上，SleepFM 表現相當亮眼： 巴金森氏症：0.89 攝護腺癌：0.89 乳癌：0.87 失智症：0.85 高血壓性心臟病：0.84 全死因風險：0.84
這意味著，透過這套 AI 系統，醫生有機會在病徵明顯出現前，就先從睡眠數據中發現端倪。鄒嘉彥表示，目前臨床上使用的某些預測模型，準確度甚至只有 0.7 左右，SleepFM 的表現確實令人驚訝。
未來展望：穿戴式裝置也能用？
研究人員發現，雖然心臟訊號對預測心血管疾病很重要，腦波對預測精神疾病很關鍵，但只有「綜合分析」所有訊號，準確度才會最高。例如，當大腦處於睡眠狀態，心臟卻像清醒時一樣活躍，這種「步調不一致」往往就是健康亮紅燈的訊號。
目前團隊正致力於提升準確度，並計畫未來整合智慧手錶等穿戴式裝置的數據，讓這項技術能走出實驗室，更貼近一般人的日常生活。
新聞來源：https://www.nature.com/articles/s41591-025-04133-4
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