 |  | Verena Schmidt |
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27.01.2026 08:00 Uhr |
Ein KI-Modell kann anhand von Schlafdaten das Risiko für mehr als 130 verschiedene Erkrankungen vorhersagen. / © Getty Images/busra İspir
Das multimodale KI-Modell mit dem Namen »SleepFM« wurde mit fast 600.000 Stunden Schlafdaten von 65.000 Teilnehmern trainiert. Grundlage hierfür waren Daten, die die Forschenden über Polysomnografien (PSG) gewannen, also Schlafuntersuchungen im Labor, bei denen Informationen zu Gehirnaktivität, Herzfunktion, Muskelaktivität und Atmung aufgezeichnet werden.
Das US-Forscherteam beschreibt im Fachjorunal »Nature Medicine«, dass die KI zunächst bei klassischen Schlafanalyse-Aufgaben wie der Einteilung von Schlafstadien oder der Bewertung einer Schlafapnoe präzise Ergebnisse erzielte, vergleichbar mit gängigen Verfahren. Die Forschenden vernetzten die Schlafdaten dann mit den Krankenakten von Patienten. Danach ließen sich außerdem von mehr als 1000 untersuchten Krankheitskategorien 130 Erkrankungen nach der Auswertung einer einzigen Nacht bemerkenswert genau prognostizieren. Besonders gut war das Modell demnach bei der Vorhersage von Gesamtmortalität, Demenz, Myokardinfarkt, Herzinsuffizienz, chronische Nierenerkrankung, Schlaganfall und Vorhofflimmern.
»Da die Technologien für tragbare Schlafmessgeräte immer weiter voranschreiten, könnten Modelle wie SleepFM Möglichkeiten für eine nicht-invasive Gesundheitsüberwachung in Echtzeit bieten«, schreiben die Studienautoren. Es gelte zukünftig zu klären, wie die Kombination von schlafbasierten Modellen mit weiteren Daten, etwa aus elektronischen Patientenakten, weiter verbessert werden könne.
