你有沒有想過，一晚上的睡眠，可能藏著未來十幾年健康狀況的秘密？

最近，斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊就開發(fā)出一款名為“SleepFM”的人工智能系統(tǒng)，它只需要分析你一個晚上的睡眠數(shù)據(jù)，就能預(yù)測你未來患上癌癥、帕金森病、心臟病甚至癡呆癥的風(fēng)險。這項突破性研究已于2026年1月6日發(fā)表在頂級醫(yī)學(xué)期刊《自然·醫(yī)學(xué)》上，引發(fā)了全球醫(yī)學(xué)界和科技圈的高度關(guān)注。

過去，醫(yī)生做睡眠監(jiān)測主要是為了診斷失眠、打鼾或睡眠呼吸暫停等問題。他們會把病人安排進(jìn)睡眠實驗室，貼上各種傳感器，記錄整晚的腦電波、心跳、呼吸、眼球轉(zhuǎn)動和腿部動作等生理信號——這個過程叫“多導(dǎo)睡眠圖”（polysomnography），是目前最權(quán)威的睡眠檢測手段。但斯坦福的科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)其實遠(yuǎn)不止能看睡眠問題，它們就像一本寫滿身體秘密的日記，只是我們以前沒讀懂。

于是，他們訓(xùn)練了一個強(qiáng)大的AI模型SleepFM，喂給它近60萬小時、來自6.5萬人的真實睡眠數(shù)據(jù)。這個AI不是簡單地看某一個指標(biāo)，而是像拼圖一樣，把大腦、心臟、呼吸等多個系統(tǒng)的信號放在一起分析。研究人員還發(fā)明了一種叫“留一法對比學(xué)習(xí)”的新方法：比如暫時遮住心跳數(shù)據(jù)，讓AI根據(jù)腦電波和呼吸去“猜”心跳應(yīng)該是什么樣。通過這種方式，AI學(xué)會了不同生理信號之間的內(nèi)在聯(lián)系，也更敏銳地捕捉到那些“不協(xié)調(diào)”的異常。

舉個例子，正常情況下，人進(jìn)入深度睡眠時，大腦活動變慢，心率下降，呼吸平穩(wěn)。但如果一個人的大腦已經(jīng)進(jìn)入深睡狀態(tài)，心臟卻還在高速跳動，或者呼吸節(jié)奏紊亂，這種“不同步”可能就是身體發(fā)出的早期警報。SleepFM正是通過識別這些微妙的錯位，提前發(fā)現(xiàn)潛在疾病風(fēng)險。

研究團(tuán)隊將SleepFM的預(yù)測結(jié)果與患者長達(dá)25年的電子病歷進(jìn)行比對，驚人地發(fā)現(xiàn)：僅憑一晚睡眠數(shù)據(jù)，AI就能對130多種疾病做出有效預(yù)測。其中表現(xiàn)最亮眼的包括前列腺癌（預(yù)測準(zhǔn)確率C指數(shù)達(dá)0.89）、乳腺癌（0.87）、帕金森?。?.89）、癡呆（0.85）以及心肌梗死（0.81）。要知道，C指數(shù)0.8意味著在任意兩組人中，AI有80%的概率能正確判斷誰會先發(fā)病——這已經(jīng)達(dá)到了臨床可用的水平。

更令人振奮的是，這些預(yù)測往往發(fā)生在癥狀出現(xiàn)前好幾年。這意味著，未來我們或許不需要等到身體明顯不適才去醫(yī)院，而是在一次常規(guī)睡眠檢查后，就能獲得一份“未來健康風(fēng)險地圖”，從而提前干預(yù)、改變生活方式，甚至啟動早期治療。

當(dāng)然，研究人員也強(qiáng)調(diào)，SleepFM目前還不能直接用于臨床診斷，它更像一個“預(yù)警雷達(dá)”。下一步，團(tuán)隊計劃接入智能手表、手環(huán)等可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)，讓監(jiān)測更便捷、覆蓋人群更廣。同時，他們也在開發(fā)解釋性工具，試圖弄清楚AI到底是根據(jù)哪些具體信號做出判斷的，讓“黑箱”變得更透明。

這項研究的意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)本身。它重新定義了睡眠監(jiān)測的價值——不再只是解決“睡不好”的問題，而是成為窺探全身健康的窗口。正如研究者所說：“睡眠時，人是完全‘被俘獲’的狀態(tài)，整整八小時不受干擾，身體毫無保留地展示它的運(yùn)行狀態(tài)。這是醫(yī)學(xué)上極其珍貴的數(shù)據(jù)富礦?！?/p>

隨著AI與醫(yī)療的深度融合，未來的健康管理可能會越來越依賴這種“無感監(jiān)測”：你什么也不用做，睡一覺，系統(tǒng)就悄悄告訴你，“注意，你的肝臟代謝有點異?！薄靶难茱L(fēng)險偏高，建議調(diào)整飲食”。聽起來像科幻，但斯坦福的這項成果，正讓我們離這個未來又近了一步。

參考資料：“A multimodal sleep foundation model for disease prediction” 6 January 2026, Nature Medicine. DOI: 10.1038/s41591-025-04133-4