斯坦福SleepFM睡眠数据预测疾病研究（2026年1月）

斯坦福大学医学院研究团队1月6日在《自然-医学》发表AI基础模型SleepFM，基于约6.5万人、58.5万小时多导睡眠监测数据训练，学习脑电、心律、呼吸等多模态信号关联。模型在睡眠分期与睡眠呼吸暂停评估上达到或超越现有临床系统，并可仅凭单晚睡眠记录对130种疾病风险进行较高准确率的排序预测，涵盖癌症、帕金森、痴呆、心血管及精神疾病等，多项C-index超过0.8。团队称将进一步提升准确率与可解释性，并探索整合可穿戴设备数据。