（健康日新闻）——根据1月6日在线发表于《自然医学》杂志的一项研究，基于多导睡眠图数据开发的多模态睡眠基础模型能够预测包括死亡、痴呆和心肌梗死在内的多种疾病风险。
加利福尼亚州斯坦福大学的拉胡尔·塔帕（Rahul Thapa）及其同事整合了来自多个队列约6.5万名参与者的58.5万多导睡眠图数据，开发出多模态睡眠基础模型（SleepFM）。该模型采用新型对比学习方法进行训练，可兼容多种多导睡眠图蒙太奇配置。
研究人员发现，该模型生成的睡眠嵌入向量能准确预测未来疾病风险。SleepFM在130种疾病预测中均达到至少0.75的C指数和受试者工作特征曲线下面积（AUROC），具体包括：死亡风险（0.84）、痴呆（0.85）、心肌梗死（0.81）、心力衰竭（0.80）、慢性肾病（0.79）、中风（0.78）以及心房颤动（0.78）。在排除预训练的睡眠心脏健康研究数据集上，模型展现出强大的迁移学习性能。在常规睡眠分析任务中，SleepFM同样表现优异：睡眠分期的平均F1值达0.70-0.78，睡眠呼吸暂停严重程度和存在性分类的准确率分别为0.69和0.87。
"令我们惊喜的是，该模型能对相当多样化的疾病组合做出具有临床价值的预测，"共同资深作者、同样来自斯坦福大学的詹姆斯·邹（James Zou）博士在声明中表示。
有作者披露与Beacon Biosignals公司存在合作关系。
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