Jan 10, 2026
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Menschen gehen in Schlaflabore, wenn sie wach sind.Aber können sie überhaupt Auskunft darüber geben, ob sie später einen Herzinfarkt oder Krebs erleiden werden?
Schlaf: KI erkennt spätere Krankheiten in Schlafdaten.
Kann eine Nacht im Schlaflabor Hinweise auf Krankheiten liefern, die erst Jahre später auftreten?Forscher der Stanford University haben ein KI-Modell entwickelt, das Schlafdaten analysiert und Muster findet, die mit dem späteren Auftreten mehrerer Krankheiten zusammenhängen.Das Team identifizierte 130 Diagnosen, für die das Modell zuverlässige Vorhersagewerte erzielte.Dazu gehören Demenz, Parkinson-Krankheit, Herzinfarkte, Herzinsuffizienz, einige Krebsarten und die Gesamtmortalität, berichtet „Nature Medicine“.
Die Forscher trainierten AI SleepFM mithilfe von Daten aus der Polysomnographie, nächtlichen Messungen, die in einem Schlaflabor durchgeführt wurden, wo Sensoren Gehirnwellen, Herzaktivität, Atmung, Muskelspannung sowie Bein- und Augenbewegungen aufzeichnen.Ein Großteil dieser Daten stammte vom Stanford Center for Sleep Medicine, einer Klinik für Menschen mit Schlafstörungen.Es gab auch andere Datensätze aus den USA und Europa.
Um die KI zu trainieren, nutzten die Wissenschaftler mehr als 585.000 Stunden Schlafaufzeichnungen von etwa 65.000 Menschen.Im ersten Training ließ das Team die KI lernen, wie normale Schlafsignale zusammenhängen.Das Modell wurde kurzzeitig in einer Nacht aufgenommen, in der Gehirn, Herz, Atmung und Muskeln gleichzeitig aufgezeichnet wurden.Sie entwickelte ein grundlegendes Verständnis dafür, wie verschiedene Körperfunktionen im Schlaf typischerweise miteinander zusammenhängen.Nach einer Vorschulung nutzten die Forscher dieses Grundverständnis, um die KI für praktischere Anwendungen anzupassen: zum Beispiel das Erkennen von Schlafstadien oder die Diagnose von Schlafapnoe.Bei diesen Standardtests erreichte SleepFM eine mit bestehenden Methoden vergleichbare Genauigkeit.Anschließend verknüpften die Forscher die Schlafdaten mit den langfristigen elektronischen Gesundheitsakten der Teilnehmer.Sie untersuchten, ob der Schlaf einer Nacht Hinweise auf eine spätere Erkrankung geben könnte.Von den mehr als 1.000 Krankheitsarten identifizierte das Team 130, die die KI anhand von Schlafdaten mit hoher Genauigkeit vorhersagte.Der Studie zufolge eignet sich SleepFM besonders gut zur Vorhersage von Parkinson-Krankheit, Demenz, Herzinfarkt sowie Prostata- und Brustkrebs.
Es überrascht nicht, dass Forscher herausgefunden haben, dass Signale vom Herzen eine wichtigere Rolle bei der Vorhersage von Herzerkrankungen spielen und Signale vom Gehirn eine größere Rolle bei der Vorhersage von psychischen Erkrankungen spielen.Der Schlafforscher Emmanuel Mignot, der an der Studie beteiligt war und 1999 die Ursache der Narkolepsie entdeckte, sagte: „Die meisten Informationen, die die Krankheit vorhersagen, haben wir durch den Vergleich verschiedener Kanäle gefunden.“
Die Arbeit passt in ein wachsendes Forschungsgebiet, das Schlaf als Zeichen von Gesundheit betrachtet.Es nutzt jedoch erstmals die gesamte Bandbreite systematisch gemessener Signale.Die Autoren betonen aber auch die Grenzen ihres Ansatzes: Das Modell erkennt statistische Zusammenhänge, keine Kausalitäten und ist nicht für individuelle Diagnose- oder Behandlungsentscheidungen geeignet.Darüber hinaus stammen die meisten Daten aus spezialisierten Schlafkliniken, was bedeutet, dass Menschen mit Schlafproblemen, die keinen oder nur eingeschränkten Zugang zu medizinischer Versorgung haben, unterrepräsentiert sind.Ob sich die Ergebnisse auf die Allgemeinbevölkerung übertragen lassen und welche biologischen Mechanismen dahinter stecken, ist noch unklar.Langfristig könnte dieser Ansatz jedoch dazu beitragen, die große Menge vorhandener Schlafdaten besser für Forschung und Prävention zu nutzen.
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