नींद में होने वाली 130 बीमारियों को AI ने पहचाना, जानें क्या है स्लीप एफएम

• AI मॉडल ‘स्लीप एफएम’ एक रात की नींद से 130 बीमारियों के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकता है।
• मॉडल की सटीकता सी-इंडेक्स पर 0.75 से अधिक है।
• स्लीप एफएम ने 65 हजार लोगों के 5.85 लाख घंटे के पॉलीसोम्नोग्राफी (PSG) डेटा से यह भविष्यवाणी की है।
• यह मॉडल ब्रेस्ट कैंसर, स्ट्रोक, किडनी रोग, हार्ट अटैक, डिमेंशिया, और हार्ट फेल जैसी बीमारियों का जोखिम पहचाने में सक्षम है।
• नींद के डेटा से दिमाग, दिल, मांसपेशियों और सांस से जुड़ी गतिविधियों का अध्ययन कर स्लीप एफएम भविष्यवाणी करता है।

अमेरिका की स्टैनफर्ड यूनिवर्सिटी समेत कई प्रमुख वैज्ञानिक संस्थानों ने मिलकर एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बनाया है। इस मॉडल का नाम ‘स्लीप एफएम’ (SleepFM) रखा गया है। यह मॉडल एक रात की नींद के डेटा को आधार बनाकर 130 प्रकार की बीमारियों के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकता है। इनमें से किसी भी वजह से मौत का जोखिम भी शामिल है।

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नेचर मेडिसिन में प्रकाशित रिसर्च के अनुसार, इस AI मॉडल की भविष्यवाणी की सटीकता सी-इंडेक्स पर 0.75 से अधिक है। इसका मतलब है कि स्लीप एफएम 75% से ज्यादा सटीकता के साथ बीमारी का जोखिम अनुमानित कर सकता है। यह तकनीक बीमारियों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए नींद के डेटा का इस्तेमाल करती है, जो एकदम नया और प्रभावी तरीका है।

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यह मॉडल पॉलीसोम्नोग्राफी डेटा के आधार पर काम करता है, जिसे 65 हजार लोगों के 5.85 लाख घंटे से ज्यादा के रिकॉर्ड से ट्रेंड किया गया है। ये डेटा स्टैनफर्ड के स्लीप क्लीनिक से लिया गया था। जहां पर एक हजार से ज्यादा बीमारियों की श्रेणियां थी। इनमें से 130 बीमारियों की सटीक भविष्यवाणी की गई है।

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AI मॉडल ने जिन बीमारियों के जोखिम को पहचाना है, उनमें निम्नलिखित प्रमुख बीमारियां शामिल हैं:

ब्रेस्ट कैंसर: 0.89 की सटीकता के साथ

स्ट्रोक: 0.78 की सटीकता के साथ

किडनी रोग: 0.79 की सटीकता के साथ

हार्ट अटैक: 0.81 की सटीकता के साथ

डिमेंशिया: 0.85 की सटीकता के साथ

हार्ट फेल: 0.80 की सटीकता के साथ

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स्टैनफर्ड यूनिवर्सिटी के स्लीप मेडिसिन के प्रोफेसर और रिसर्च के सीनियर लेखक इमैनुअल मिग्नोट ने बताया कि नींद के अध्ययन में बहुत सारे संकेत रिकॉर्ड होते हैं। जब कोई व्यक्ति आठ घंटे की नींद लेता है, तो उस पर पूरी तरह से नजर रखी जाती है।

स्लीप एफएम कई तरह के डेटा जैसे दिमाग की गतिविधि, दिल की धड़कन, मांसपेशियों की गतिविधि, और सांस से जुड़े संकेतों का उपयोग करता है। यह सभी संकेत मिलकर नींद की छिपी हुई फिजियोलॉजी और समय के साथ बदलते पैटर्न को समझने में मदद करते हैं।