एक नया AI मॉडल, स्लीपएफएम, नींद के डेटा का उपयोग करके 130 से अधिक बीमारियों की भविष्यवाणी करता है, जो पार्किंसंस, डिमेंशिया, दिल के दौरे, कैंसर और मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों के लिए मजबूत सटीकता दिखाता है। 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.

एक नया AI मॉडल, स्लीपएफएम, पॉलीसोम्नोग्राफी से नींद के डेटा का उपयोग करके 130 से अधिक बीमारियों के जोखिम की सटीक भविष्यवाणी करता है, जो पार्किंसंस, डिमेंशिया, दिल के दौरे, कुछ कैंसर और मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों के लिए मजबूत प्रदर्शन दिखाता है। 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. 25 वर्षों तक स्वास्थ्य अनुवर्ती कार्रवाई के साथ 1,000 से अधिक रोगियों के डेटा पर प्रशिक्षित, मॉडल प्रारंभिक रोग मार्करों की पहचान करने के लिए मस्तिष्क, हृदय और श्वसन गतिविधि से समकालिक संकेतों का उपयोग करता है। 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. जबकि वर्तमान में इसमें सादे भाषा में स्पष्टीकरण का अभाव है, शोधकर्ता इसके निष्कर्षों की व्याख्या करने के लिए उपकरण विकसित कर रहे हैं। While it currently lacks plain-language explanations, researchers are developing tools to interpret its findings. स्टैनफोर्ड के नेतृत्व में और एन. आई. एच. द्वारा वित्त पोषित अध्ययन से पता चलता है कि नींद का अध्ययन जल्दी बीमारी का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन सकता है, जिसमें पहनने योग्य उपकरण डेटा के माध्यम से भविष्य में वृद्धि संभव है। 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.