北京
睡眠对健康至关重要。越来越多的人感觉自己睡眠不足，甚至是疾病的诱因。研究显示，睡眠变化可能在疾病确诊前就已出现，这提示睡眠可能包含健康状况的早期信号。最新研究进展已提示我们，睡眠数据蕴含着未来的健康信息，远比医生从临检数据获得的信息多得多！关注详情。
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你一夜的睡眠状况，可能蕴含着比你想象中更多的健康信息！这是一直被忽视的重要环节！
睡眠不仅影响日常生活的精神状态，也与多种慢性疾病密切相关。越来越多研究发现，睡眠中的某些生理变化可能早于疾病临床诊断出现。
近期发表于《自然通讯》和《自然医学》两项研究进一步表明，AI辅助工具能够从一夜睡眠记录中识别传统临床方法难以发现的异常信号，为预测未来疾病潜在风险提供新的可能。这也是未来健康长寿诊所和服务机构关注的热点方向之一。
目前，临床评估睡眠的“金标准”是多导睡眠监测（PSG），通过记录脑电、心电、呼吸、血氧和肌肉活动等信号，分析睡眠状况。
然而，这些丰富的数据通常被简化为“指标”，例如睡眠呼吸暂停低通气指数（AHI），大量潜在的健康信息尚未得到充分利用、甚至被忽略了。
研究人员利用超过一万份的睡眠监测记录训练AI模型，将受试者划分为五个具有不同长期健康风险的群体。其中，最高风险组的死亡风险超过最低风险组的两倍，而传统AHI分级未能有效区分死亡风险。
另一项研究开发了SleepFM模型，利用超过6.5万人的约58.5万小时睡眠数据进行AI训练。研究结果显示，仅凭一晚睡眠数据记录，便能预测包括痴呆症、心力衰竭、肾病和中风等130种疾病的未来潜在风险（不是确诊疾病）。
两项研究的共同价值在于证明了自然睡眠数据，不仅能够用于诊断睡眠障碍疾病，还可能成为评估长期健康潜在风险的重要数据来源。
当然，预测健康风险并不等于确定病因，更不意味着具备临床诊断疾病的潜在能力。 这些研究主要揭示了个人睡眠模式与未来疾病之间的关联性。目前，需要开展更多前瞻性研究以验证其可靠性，并证明依据预测结果采取干预措施能够真正改善未来健康结局。
值得关注的是，越来越多的智能手表、戒指等智能可穿戴设备，虽然无法提供与临床睡眠监测同样丰富且精准的数据，但能够连续数月甚至数年记录个人的心率、活动和睡眠变化。与单晚监测相比，长期追踪睡眠数据可能更容易发现个人睡眠模式持续偏离正常基线的情况。
未来的发展趋势：规范化临床睡眠监测与长期智能可穿戴设备的数据积累，或许能够相互补充，使睡眠健康评估从一次性的检测，逐步发展为持续观察健康变化的辅助工具。
总之，你每天睡眠中的隐藏健康信号，正在被科学家们重新认识，正在利用AI预测，走向更可靠的健康管理。
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