Was die Forschenden gemacht haben
Forschende der Universität Stanford haben ein KI-Modell namens SleepFM mit einer sehr großen Zahl von Polysomnographie-Aufzeichnungen trainiert — jener Referenzuntersuchung, die während einer ganzen Nacht Hirnaktivität, Atmung, Herzrhythmus und Bewegungen misst.
Bei der Analyse dieser Signale erkennt das Modell feine Muster, die bei einer klassischen Auswertung der Kurve für das menschliche Auge kaum sichtbar sind.
Ein frühes Warnsignal
Diesen Arbeiten zufolge sind solche Muster mit dem Risiko verbunden, mehr als hundert Erkrankungen zu entwickeln: Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, psychiatrische oder neurologische Störungen.
In manchen Fällen zeigt sich das Signal Jahre bevor die klinische Diagnose gestellt wird.
Was sich ändert — und was nicht
Es handelt sich um Forschungsarbeit, nicht um ein in der Sprechstunde verfügbares Werkzeug. Kein Modell dieser Art wird heute zur Diagnosestellung eingesetzt, weder in Frankreich noch anderswo.
Es bestätigt jedoch, was wir täglich beobachten: Eine Aufzeichnungsnacht sagt viel über den allgemeinen Gesundheitszustand aus, weit über den Schlaf hinaus. Auch deshalb bleibt die Polysomnographie ein Kernstück unserer Praxis.
Dieser Artikel dient ausschließlich der Information und ersetzt keine ärztliche Beratung. Bei Fragen zu Ihrer Situation wenden Sie sich bitte an Ihre Ärztin oder Ihren Arzt.
