Vědci ze Stanfordu vyvinuli AI systém SleepFM, který dokáže na základě jediné noci spánku předpovědět riziko více než 130 vážných onemocnění. Umělá inteligence tak může odhalit hrozbu infarktu, mrtvice nebo demence dřív, než se objeví první příznaky.
Podle studie zveřejněné v úterý v časopise Nature Medicine vyvinuli vědci ze Stanfordovy univerzity inovativní model umělé inteligence, který by mohl pomoci předpovědět riziko přibližně 130 nemocí na základě informací získaných během jediné noci spánku.
Model nazvaný SleepFM byl vycvičen na téměř 600 000 hodinách spánkových dat od přibližně 65 000 účastníků. Tento trénink zahrnuje analýzu mozkových, srdečních, svalových a dechových signálů shromážděných pomocí polysomnografie (PSG), která je podle vědců považována za „zlatý standard“ pro analýzu spánku.
Today in @NatureMedicine we report that AI can predict 130 diseases from 1 night of sleep🛌
We trained a foundation model (#SleepFM) on 585K hours of sleep recordings from 65K people—brain, heart, muscle & breathing signals combined.
AI learns the language of sleep🧵 pic.twitter.com/EWMa4KYQJm
— James Zou (@james_y_zou) January 6, 2026
Tento přístup představuje významný pokrok, neboť se jedná o první výzkum, který využívá umělou inteligenci k analýze spánkových dat ve velkém měřítku. Nový nástroj by mohl identifikovat rizika onemocnění s vysokou mírou úmrtnosti, jako je demence, infarkt myokardu, srdeční selhání, chronické onemocnění ledvin, mrtvice a fibrilace síní.
„SleepFM vytváří latentní reprezentace spánku, které zachycují fyziologickou a časovou strukturu spánku a umožňují přesnou predikci budoucího rizika onemocnění,“ vysvětluje text studie.
Využití umělé inteligence v této souvislosti překonává problémy spojené s analýzou velkého množství dat získaných z polysomnografie. Umělá inteligence dokáže tato data zpracovat a analyzovat efektivněji než tradiční metody, což by mohlo vést k rychlejší a přesnější diagnostice.
„Z hlediska umělé inteligence je spánek poměrně málo prozkoumán,“ uvedl doktor James Zou, docent biomedicínské datové vědy a spoluautor studie, na internetových stránkách Stanford School of Medicine, jednoho z elitních amerických akademických pracovišť, které se nachází v Kalifornii.
Kromě schopnosti předpovídat onemocnění by metoda SleepFM mohla způsobit revoluci v chápání spánku a jeho vlivu na celkové zdraví. Spánek je klíčovou složkou lidské pohody a jeho kvalita a délka mohou ovlivnit řadu zdravotních potíží. Předchozí výzkum ukázal, že nedostatek spánku nebo jeho špatná kvalita je spojena se zvýšeným rizikem chronických onemocnění, jako je obezita, cukrovka 2. typu a kardiovaskulární onemocnění.
Zavedení systému SleepFM do klinických zařízení by mohlo usnadnit včasné odhalení nemocí, což by umožnilo včasnější a individualizovanější zásahy. To by nejen zlepšilo zdravotní výsledky pacientů, ale mohlo by také snížit náklady na zdravotní péči tím, že by se předešlo vzniku závažných onemocnění.
Vývoj systému SleepFM také poukazuje na rostoucí význam umělé inteligence v moderní medicíně. S dalším technologickým pokrokem budeme pravděpodobně svědky nárůstu využívání nástrojů umělé inteligence ke zlepšení diagnostiky a léčby nemocí, optimalizaci péče o pacienty a zvýšení efektivity systému zdravotní péče.