Tek Bir Uykunun Sırrı: Stanford'un Yapay Zeka Modeli SleepFM ile 130 Hastalığın Riskini Keşfetmek

Bir düşünün: Başınızda, göğsünüzde ve bacaklarınızda onlarca kabloyla uyuduğunuz o meşhur laboratuvar gecesi, yani standart polisomnografi, sadece uyku apnesi veya genel uyku kalitenizi değil, aynı zamanda 5, 10, hatta 15 yıl sonra ortaya çıkacak ciddi hastalıkları da haber verebilir. İşte Stanford Üniversitesi bilim insanlarının Ocak 2026'da Nature Medicine dergisinde yayımlanan makalelerinde iddia ettikleri tam olarak bu.

Dünyanın en tanınmış uyku araştırmacılarından Emmanuel Mignot ve James Zou liderliğindeki ekip, SleepFM adını verdikleri büyük bir 'temel' yapay zeka modeli geliştirdi. Bu modelin felsefesi, ChatGPT gibi modern dil modellerine benziyor; ancak metin yerine, uykudaki fizyolojik sinyalleri 'okuyor'.

Modelin eğitimi için devasa bir veri seti kullanıldı: Yaklaşık 65 bin kişiden toplanan ve 585 bin saati aşan polisomnografi kayıtları. Bu verilerin en büyüğü, Stanford Uyku Tıp Merkezi'nin 25 yıllık arşivinden elde edildi. Her gece toplanan bu devasa bilgi yığını; beyin EEG'si, kalp EKG'si, solunum akışları, oksijen seviyeleri, göz ve bacak hareketleri, kas tonusu gibi birçok veriyi içeriyordu.

Normalde bu tür veriler çok dar amaçlarla kullanılır; bir model uyku evrelerini belirlerken, diğeri apneyi sayar. Stanford ekibi ise farklı bir yol izledi. Modele, binlerce teşhis için doktorların etiketleme yapmasına gerek kalmadan, uykudaki vücut dilini kendi kendine anlamayı öğrettiler. SleepFM, kalp, solunum ve kaslara bakarak beyin aktivitesini (ve tersini) tahmin etmeyi öğreniyor. Sinyaller arasındaki bu zorunlu 'çapraz sorgulama', modelin derin fizyolojik bağlantıları yakalamasını sağlıyor.

Elde edilen sonuçlar hayli çarpıcı: Tek bir gece uykusundan yola çıkarak, model 130'dan fazla farklı hastalığın ortaya çıkma riskini yüksek doğrulukla (C-indeksi 0.75 ve üzeri, birçok durumda >0.80–0.89) tahmin edebiliyor. Özellikle şu alanlarda üstün başarı gösteriyor:

• Nörodejeneratif hastalıklar: Demans (yaklaşık 0.85), Parkinson hastalığı (yaklaşık 0.89)
• Kardiyovasküler durumlar: Miyokard enfarktüsü (yaklaşık 0.81), atriyal fibrilasyon, kalp yetmezliği, hipertansif kalp hastalığı
• Onkolojik durumlar: Bazı kanser türleri (prostat, meme ve diğerleri – 0.87–0.89'a kadar)

Ayrıca inme, kronik böbrek hastalığı, gebelik komplikasyonları, ruh sağlığı bozuklukları ve hatta genel ölüm riski de tahminler arasında yer alıyor.

Önemli bir teknik avantajı da var: Model, farklı sensör setlerine ve kayıt kalitesindeki değişimlere karşı oldukça dayanıklı. Eğer bir kanal gürültülüyse veya hiç veri yoksa, SleepFM dikkatini diğer sinyallere kaydırarak çalışmaya devam ediyor. Bu özellik, modelin gelecekteki uygulamaları için gerçekçiliğini artırıyor.

Gelecek vaatleri gerçekten heyecan verici. Şu an için SleepFM, 'altın standart' olan klinik polisomnografi verileriyle eğitilmiş durumda. Ancak yazarlar, giyilebilir cihazlardan (akıllı saatler, yüzükler, göğüs bantları, ev tipi takip cihazları) alınan sinyal kalitesi artmaya devam ederse, benzer modellerin kitlesel kullanıma geçebileceğini belirtiyorlar.

Sonuç olarak, sıradan bir gece uykusu artık sadece bir 'yeniden başlatma' değil; tüm organizma için doğal, ücretsiz ve son derece bilgilendirici bir 'tarama' işlevi görüyor. Belki de birkaç yıl içinde 'polisomnografi yaptır' ifadesi, bugün 'tam kan sayımı ver' demekle eşdeğer olacak; tek farkla ki bu yöntem iğnesiz ve çok daha kapsamlı olacak.

Modelin yaygın kullanıma geçmesi için henüz erken (büyük bağımsız doğrulama çalışmaları, düzenleyici onaylar ve giyilebilir cihazlara adaptasyon gerekiyor), ancak atılan yön kesinlikle çok güçlü. Uyku, şüphesiz ki 21. yüzyılın yeni ve en kritik 'yaşamsal belirtisi' haline gelebilir.