स्टैनफोर्ड का AI स्लीपएफएम: एक रात की नींद से 130 बीमारियों का जोखिम उजागर

कल्पना कीजिए कि प्रयोगशाला में तारों से लदी एक सामान्य रात की नींद की जांच (पॉलीसॉमोग्राफी), जो आमतौर पर केवल नींद संबंधी समस्याओं जैसे एपनिया का पता लगाती है, अब यह भी बता सकती है कि आपको अगले 5, 10, या 15 वर्षों में कौन सी गंभीर बीमारियाँ हो सकती हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों का यही दावा है, जिसे उन्होंने नेचर मेडिसिन में जनवरी 2026 में प्रकाशित एक शोध पत्र में प्रस्तुत किया है।

दुनिया के अग्रणी नींद शोधकर्ताओं में से एक, इमैनुएल मिन्यो और जेम्स ज़ोउ के नेतृत्व में एक टीम ने SleepFM नामक एक बड़ा 'फाउंडेशनल' आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विकसित किया है। इसकी कार्यप्रणाली आधुनिक भाषा मॉडल जैसे चैटजीपीटी के समान है, लेकिन यह पाठ (टेक्स्ट) के बजाय नींद के दौरान उत्पन्न होने वाले शारीरिक संकेतों को 'पढ़ता' है।

इस मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक विशाल डेटासेट का उपयोग किया गया: लगभग 65 हजार लोगों के लगभग 585 हजार घंटे के पॉलीसॉमोग्राफी रिकॉर्ड। इसमें सबसे बड़ा संग्रह स्टैनफोर्ड स्लीप मेडिसिन सेंटर के 25 वर्षों का डेटा है। यह हर रात गिगाबाइट्स में जानकारी एकत्र करता है, जिसमें मस्तिष्क की ईईजी, हृदय की ईसीजी, श्वसन प्रवाह, ऑक्सीजन स्तर, आंखों और पैरों की गति, और मांसपेशियों का टोन शामिल होता है।

परंपरागत रूप से, इस डेटा का उपयोग बहुत सीमित होता है—एक मॉडल नींद के चरणों के लिए, दूसरा एपनिया गिनने के लिए, और तीसरा किसी अन्य विशिष्ट कार्य के लिए। स्टैनफोर्ड के वैज्ञानिकों ने एक अलग रास्ता अपनाया। उन्होंने मॉडल को डॉक्टरों द्वारा हजारों निदानों को चिह्नित किए बिना, नींद के दौरान शरीर की भाषा को स्वयं समझना सिखाया। SleepFM हृदय, श्वास और मांसपेशियों के संकेतों को देखता है और उनके आधार पर मस्तिष्क की गतिविधि का अनुमान लगाना सीखता है (और इसके विपरीत)। संकेतों का यह 'पारस्परिक पूछताछ' मॉडल को गहरी शारीरिक अंतर्संबंधों को पकड़ने में मदद करता है।

परिणाम आश्चर्यजनक हैं: नींद की केवल एक रात के आधार पर, यह मॉडल 130 से अधिक विभिन्न बीमारियों के विकास के जोखिम की भविष्यवाणी काफी सटीकता (C-index 0.75 या उससे अधिक, कई स्थितियों के लिए >0.80–0.89) के साथ करता है। इनमें निम्नलिखित बीमारियाँ विशेष रूप से सटीकता से पहचानी गईं:

• न्यूरोडीजेनेरेटिव — डिमेंशिया (लगभग 0.85), पार्किंसंस रोग (लगभग 0.89)
• हृदय संबंधी — मायोकार्डियल इन्फार्क्शन (लगभग 0.81), एट्रियल फाइब्रिलेशन, हृदय विफलता, उच्च रक्तचाप संबंधी हृदय रोग
• कैंसर संबंधी — कुछ प्रकार के कैंसर (प्रोस्टेट, स्तन और अन्य — 0.87–0.89 तक)
• इसके अतिरिक्त स्ट्रोक, क्रोनिक किडनी रोग, गर्भावस्था की जटिलताएँ, मानसिक विकार और यहाँ तक कि समग्र मृत्यु दर भी शामिल है।

एक महत्वपूर्ण तकनीकी पहलू यह है कि मॉडल विभिन्न सेंसर सेटों और रिकॉर्डिंग गुणवत्ता के प्रति लचीला है। यदि कोई चैनल शोरगुल वाला है या अनुपस्थित है, तो SleepFM ध्यान को अन्य संकेतों पर पुनर्वितरित करता है और फिर भी प्रभावी ढंग से काम करता रहता है। यह विशेषता भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए इसे कहीं अधिक व्यावहारिक बनाती है।

भविष्य की संभावनाएं वास्तव में रोमांचक हैं। वर्तमान में SleepFM को 'स्वर्ण मानक' यानी क्लिनिक में की गई पॉलीसॉमोग्राफी पर प्रशिक्षित किया गया है। लेकिन लेखक स्पष्ट रूप से कहते हैं कि यदि पहनने योग्य उपकरणों (स्मार्ट वॉच, अंगूठियां, होम ट्रैकर्स) से प्राप्त संकेतों की गुणवत्ता बढ़ती रही, तो ऐसे मॉडल व्यापक उपयोग में आ सकते हैं।

इसका अर्थ यह है कि सामान्य रात की नींद केवल 'रीबूट' नहीं है, बल्कि यह पूरे शरीर की एक स्वाभाविक, मुफ्त और अत्यंत जानकारीपूर्ण 'स्क्रीनिंग' है। हो सकता है कि कुछ वर्षों में, 'पॉलीसॉमोग्राफी कराओ' कहने का तरीका वैसा ही हो जाए जैसा आज 'सामान्य रक्त परीक्षण कराओ' होता है—बस बिना सुई के और कहीं अधिक जानकारीपूर्ण।

हालांकि बड़े पैमाने पर उपयोग अभी दूर है (इसके लिए बड़े स्वतंत्र सत्यापन, नियामक अनुमोदन और पहनने योग्य उपकरणों के अनुकूलन की आवश्यकता है), लेकिन दिशा बहुत शक्तिशाली निर्धारित की गई है। नींद वास्तव में 21वीं सदी का नया और सबसे महत्वपूर्ण 'महत्वपूर्ण संकेत' (वाइटल साइन) बन सकती है।