Drゆみの　Weekly Journal Scan　vol.23

PSG 睡眠データで全身疾患リスクを予測する AI 基盤モデル from Nature Medicine 本研究は、終夜睡眠ポリソムノグラフィ（ PSG ）データを用いて将来の疾患発症リスク を予測するマルチモーダル基盤モデル「 SleepFM 」を開発した大規模研究。約 6.5 万人、 58 万時間超のPSG データを自己教師ありの AI で事前学習し、脳波、心電図、呼吸、筋電図 といった複数信号を統合的に解析した。 1晩の睡眠データのみから 130 以上の疾患を予測 し、全死亡（ C-index 0.84 ）、認知症（ 0.85 ）、心不全（ 0.80 ）、心筋梗塞（ 0.81 ）、脳 卒中（ 0.78 ）などで高い予測性能を示した（ Bonferroni 補正後P＜0.01 ）。外部コホート においても再現性が確認され、睡眠を全身疾患リスク評価の基盤として活用できる可能性 を示した 。 興味深いとともに衝撃的な知見です。睡眠を単なる呼吸障害の評価から、全身疾患リス クを統合的に予測する「予防医療のプラットフォーム」へ拡張した点が画期的ですね。特 に心不全や心筋梗塞、脳卒中といった循環器疾患を 1晩のPSG から高精度に予測できるこ とは、早期介入の可能性を大きく広げます。今後は高リスク例を抽出し、生活習慣改善や 治療介入につなげることで、睡眠検査が循環器予防の起点となることが期待されます。弊 法人でも議論を進めていきます。 出典:https://www.nature.com/articles/s41591 -025 -04133 -4