В Стэнфордском университете была разработана инновационная ИИ-модель SleepFM, способная по результатам одной ночи сна предсказать риски свыше 130 заболеваний. К числу этих заболеваний относятся не только расстройства сна, но и серьезные состояния, такие как инфаркт миокарда, деменция и болезнь Паркинсона. Основой разработки стало новое понимание полисомнографии, которая традиционно требует подключения большого числа датчиков. Существующие модели долгое время фокусировались на узких задачах, таких как выявление апноэ, что ограничивало использование данных. Команда Стэнфорда решила использовать масштаб данных, собрав 585 тысяч часов записей от более чем 65 тысяч пациентов, применив метод самообучения LOO-CL. Нейросеть восстанавливает информацию о мозговых волнах на основе других физиологических сигналов, что позволяет выявлять глубокие взаимосвязи. Результаты впечатляют: точность предсказаний для болезни Паркинсона достигает 89%, а для деменции — 85%. SleepFM может стать важным инструментом для ранней диагностики, используя данные от носимых устройств.