Dự báo bệnh từ giấc ngủ - Một nghiên cứu mới mang tính đột phá

Chúng ta ngủ mỗi ngày, nhưng giấc ngủ nói gì về sức khỏe thì y học đang dần giải mã. Trong nhiều năm, đo đa ký giấc ngủ (PSG) được xem là tiêu chuẩn vàng để đánh giá giấc ngủ, ghi lại cùng lúc hoạt động não, tim, hô hấp và vận động cơ. Tuy nhiên, trên thực tế, kho dữ liệu khổng lồ này mới chỉ được khai thác một phần rất nhỏ, chủ yếu để chẩn đoán các rối loạn quen thuộc như ngưng thở khi ngủ.

Vào ngày 6 tháng 1 năm 2026, các nhà khoa học tại Stanford Medicine đã công bố một thành tựu đột phá mang tên SleepFM. Đây là mô hình trí tuệ nhân tạo, đa phương thức đầu tiên có khả năng dự đoán hơn 100 tình trạng sức khỏe chỉ từ dữ liệu của một đêm ngủ duy nhất. Thành tựu này đã đưa đo đa ký giấc ngủ từ vai trò chẩn đoán các rối loạn giấc ngủ quen thuộc trở thành một hệ thống sàng lọc bệnh lý toàn thân ở quy mô lớn. SleepFM sử dụng nhiều cảm biến khác nhau để ghi lại các hoạt động não (EEG), điện nhãn đồ (EOG), điện tâm đồ (ECG), điện cơ đồ (EMG), tín hiệu hô hấp, chuyển động chân, chuyển động mắt và nhiều hơn nữa.
 

Nguồn: Ảnh AI
 

Nghiên cứu được thực hiện nhằm khai thác tối đa lượng dữ liệu sinh lý khổng lồ vốn có trong các bản ghi giấc ngủ, từ đó làm rõ mối liên hệ phức tạp giữa giấc ngủ và bệnh tật. Để đạt được mục tiêu này, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện SleepFM trên hơn 585.000 giờ dữ liệu ghi nhận từ khoảng 65.000 người tham gia. Đáng chú ý, mô hình đạt hiệu suất ấn tượng trong việc dự báo các bệnh lý nghiêm trọng như Parkinson (0,89), chứng mất trí nhớ (0,85), suy tim (0,80) và nguy cơ tử vong do mọi nguyên nhân (0,84),…

Những kết quả này cho thấy các rối loạn sinh lý trong giấc ngủ có thể xuất hiện từ rất sớm, đóng vai trò như những dấu hiệu cảnh báo trước khi bệnh lý thần kinh hoặc tim mạch biểu hiện rõ ràng trên lâm sàng. Đối với các bác sĩ tương lai, SleepFM mở ra một kỷ nguyên mới trong y học dự phòng, cho phép phát hiện sớm các dấu hiệu nguy cơ một cách không xâm lấn trước khi các triệu chứng lâm sàng của bệnh như Alzheimer hoặc bệnh tim mạch khởi phát.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm khai thác tối đa lượng dữ liệu sinh lý khổng lồ vốn có trong các bản ghi giấc ngủ, từ đó làm rõ mối liên hệ phức tạp giữa giấc ngủ và bệnh tật. Để đạt được mục tiêu này, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện SleepFM trên hơn 585.000 giờ dữ liệu ghi nhận từ khoảng 65.000 người tham gia. Đáng chú ý, mô hình đạt hiệu suất ấn tượng trong việc dự báo các bệnh lý nghiêm trọng như Parkinson (0,89), chứng mất trí nhớ (0,85), suy tim (0,80) và nguy cơ tử vong do mọi nguyên nhân (0,84),…

Những kết quả này cho thấy các rối loạn sinh lý trong giấc ngủ có thể xuất hiện từ rất sớm, đóng vai trò như những dấu hiệu cảnh báo trước khi bệnh lý thần kinh hoặc tim mạch biểu hiện rõ ràng trên lâm sàng. Đối với các bác sĩ tương lai, SleepFM mở ra một kỷ nguyên mới trong y học dự phòng, cho phép phát hiện sớm các dấu hiệu nguy cơ một cách không xâm lấn trước khi các triệu chứng lâm sàng của bệnh như Alzheimer hoặc bệnh tim mạch khởi phát.

SleepFM mở ra một hướng tiếp cận đầy triển vọng trong việc kết hợp dữ liệu sinh lý đa phương thức với trí tuệ nhân tạo, giúp con người hiểu sâu hơn về cơ thể ở trạng thái nghỉ ngơi. Trong tương lai, năng lực phân tích và dự báo của mô hình này được kỳ vọng sẽ được tích hợp vào các thiết bị đeo nhỏ gọn, hỗ trợ theo dõi sức khỏe liên tục và dài hạn.

[ Nguồn: Nature Portfolio ]