💤 Uyku, beden ve zihin sağlığı için hayati öneme sahiptir.
Ancak uykunun hastalıklarla ilişkisini anlamak zordur.
Bunun nedeni, uykuyu ölçen polisomnografi (PSG) verilerinin çok karmaşık olmasıdır.
🧠 SleepFM adlı yeni yapay zekâ modeli bu soruna çözüm sunuyor.
Model,
👥 65 bin kişi
⏱️ 585 bin saatten fazla uyku kaydı
ile eğitildi.
📌 Sadece tek gecelik uyku verisiyle, gelecekteki hastalık risklerini yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor.
📡 Uyku Sırasında Neler Ölçülüyor?
- Beyin dalgaları (EEG)
• Kalp ritmi (EKG)
• Solunum
• Oksijen satürasyonu
• Uyku pozisyonu
• Bacak hareketleri
🧬 SleepFM Neleri Öngörebiliyor?
✔️ Ölüm riski
✔️ Demans
✔️ Kalp krizi
✔️ Kalp yetmezliği
✔️ Böbrek yetmezliği
✔️ İnme
✔️ Ritim bozukluğu (AF)
➡️ Toplam 130 hastalık
🔍 Öne Çıkan Sonuçlar
📊 130 hastalık için anlamlı risk tahmini
🧠 Demans: 0.85
❤️ Kalp krizi: 0.81
🫀 İnme & AF: 0.78
⚰️ Tüm nedenlere bağlı ölüm: 0.84
😴 Uyku evreleme başarısı: 0.70–0.78
😮💨 Uyku apnesi tanı doğruluğu: %87
🧠 Sonuç
Yapay zekâ, uykunun “dilini” öğreniyor.
Gelecekte hastalıklar, belirti ortaya çıkmadan önce,
tek gecelik uyku ile tahmin edilebilir.
Uyku analizi, Polisomnografi, Yapay zekâ, Hastalık riski, Erken tanı
#Uyku
#YapayZeka
#SaglikTeknolojisi
#ErkenTani
#DijitalSaglik
