Được gọi là SleepFM, mô hình AI này được đào tạo trên hơn 585.000 giờ dữ liệu giấc ngủ thu thập thông qua phương pháp đo đa ký giấc ngủ từ 65.000 người tham gia. Phương pháp đo đa ký giấc ngủ được coi là tiêu chuẩn vàng trong việc kiểm tra giấc ngủ qua đêm, sử dụng nhiều cảm biến khác nhau để ghi lại hoạt động não, hoạt động tim, tín hiệu hô hấp, chuyển động cơ thể, chuyển động mắt và các dữ liệu khác.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm SleepFM các nhiệm vụ phân tích giấc ngủ tiêu chuẩn, chẳng hạn như phân loại các giai đoạn ngủ khác nhau và chẩn đoán mức độ nghiêm trọng của chứng ngưng thở khi ngủ. SleepFM cho kết quả hoạt động tốt hoặc tốt hơn các mô hình hiện đại nhất hiện đang được sử dụng.
Khi ghép nối dữ liệu đa ký giấc ngủ từ 35.000 người lớn và trẻ em đã được điều trị tại Trung tâm Y học Giấc ngủ Stanford từ năm 1999 đến năm 2024 với kết quả sức khỏe dài hạn của cùng những người tham gia, trong số hơn 1.000 loại bệnh được phân tích, SleepFM đã tìm thấy 130 loại bệnh có thể dự đoán được thông qua dữ liệu giấc ngủ của bệnh nhân với độ chính xác cao, như chứng mất trí nhớ, đau tim, suy tim, bệnh thận mãn tính, đột quỵ và rung nhĩ,… Theo báo cáo đăng trên tạp chí Nature Medicine, SleepFM có thể dự đoán về một số loại ung thư, biến chứng thai kỳ, bệnh lý tuần hoàn và rối loạn tâm thần với độ chính xác hơn 80%.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tìm cách xác định được chính xác cách SleepFM đưa ra dự đoán về một bệnh cụ thể, cũng như cách để cải thiện hơn nữa khả năng dự đoán của mô hình AI này, như bổ sung dữ liệu từ các thiết bị đeo được.
