В Стэнфорде была анонсирована новая ИИ-модель SleepFM, которая по результатам одной ночи сна может оценить вероятность более 130 заболеваний. Среди них не только расстройства сна, но и серьезные болезни, такие как деменция, мерцательная аритмия и болезнь Паркинсона. Основой проекта стало переосмысление полисомнографии — метода, который традиционно требует подключения множества датчиков и анализа огромных объемов данных. Команда Стэнфорда применила подход self-supervised learning, создав датасет из 585 тысяч часов сна от 65 тысяч пациентов. Нейросеть восстанавливает сигналы мозга на основе других физиологических данных, что позволяет выявлять глубокие взаимосвязи в организме. Модель также применяет механизм Channel-Agnostic Attention, что делает её устойчивой к отсутствию или шуму сигналов. Результаты впечатляют: точность диагностики болезни Паркинсона достигает 89%. SleepFM обещает стать значимым инструментом ранней диагностики заболеваний в будущем.