In Nature wurde eine Untersuchung vorgestellt, die zeigt welche Informationen eine KI aus Daten eines Schlaflabors gewinnen kann. Bei einer Polysomnographie werden im Schlaflabor von Patienten EKG, EEG, EMG und Atmung (Frequenz, Sauerstoffsättigung, teilwiese auch CO2 in der Ausatemluft) gemessen. Damit kann man recht gut feststellen, ob jemand Schlafapnoe hat und vor allem auch Auswirkungen wie z.B. Risiko eines Schlaganfalls.
Mit 585.000 Datensätzen von 65.000 Patienten wurde ein Foundation Model trainiert. Das Modell erreichte die Genauigkeit spezialisierter Expertensysteme, die bei diesen Untersuchungen eingesetzt werden.
ABER: “Nebenbei” wurde das Alter der untersuchten Menschen mit einer Genauigkeit von +/- 7,3 Jahren bewertet, Geschlecht erkannt und vor allem auch 130 Erkrankungen mit einem C-Index (Concordance Index, nähere Inmformationen dazu siehe siehe z.B. https://flexikon.doccheck.com/de/C-Index oder https://www.scienced … ii/S093336572400023X) von mindestens 0,75 prognostiziert; dies ist ein überwältigend gutes Ergebnis. Bei der Prognose von Demenz oder Herzinfarkt liegt der C-Wer sogar über 0,8.
D.h., im Schlaf finden sich viel mehr physiologische Informationen; Informationen, an die man bisher nicht einmal dachte.
URLs:
- Pressebericht der Stanford University: https://med.stanford … i-sleep-disease.html
- Artikel bei Nature: https://www.nature.c … s/s41591-025-04133-4