Es analysiert Gehirnströme, Herzaktivität, Atmung und Bewegung, die während der Polysomnographie aufgezeichnet wurden. SleepFM wurde auf der Grundlage von fast 600.000 Stunden Daten trainiert. Die Forscher sagen, dass es Risiken Jahre vor dem Auftreten von Symptomen vorhersagt, aber nur Korrelationen, nicht aber Ursachen identifiziert.

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Die Analyse zeigt, dass Herzsignale am ehesten auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen hindeuten, während Gehirnsignale eher auf neurologische Störungen hinweisen. Experten betonen, dass KI die medizinische Beurteilung unterstützt, aber nicht ersetzt.