Chỉ Một Đêm Ngủ Tiết Lộ Nguy Cơ 130 Bệnh Lý: Cơ Chế Hoạt Động Của SleepFM AI Từ Stanford

Hãy tưởng tượng: một lần đo đa ký giấc ngủ thông thường – đêm nằm trong phòng thí nghiệm với hàng chục dây dẫn gắn trên đầu, ngực và chân – không chỉ giúp chẩn đoán chứng ngưng thở hay đánh giá chất lượng giấc ngủ, mà còn có thể cảnh báo về những căn bệnh nghiêm trọng sẽ biểu hiện sau 5, 10, hay thậm chí 15 năm nữa. Đây chính là khẳng định đột phá mà các nhà khoa học tại Đại học Stanford đưa ra trong bài báo đăng trên tạp chí Nature Medicine vào tháng 1 năm 2026.

Nhóm nghiên cứu, dẫn dắt bởi Emmanuel Mignot (một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới về giấc ngủ) và James Zou, đã phát triển SleepFM. Đây là một mô hình trí tuệ nhân tạo nền tảng, có triết lý tương tự các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, nhưng thay vì “đọc” văn bản, nó “đọc” các tín hiệu sinh lý trong khi ngủ.

Nền tảng của công nghệ này là một kho dữ liệu khổng lồ: gần 585 nghìn giờ ghi chép đa ký giấc ngủ, thu thập từ khoảng 65 nghìn cá nhân thuộc nhiều nhóm khác nhau (với kho lưu trữ lớn nhất đến từ Trung tâm Y học Giấc ngủ Stanford trong suốt 25 năm). Mỗi đêm thu thập được hàng gigabyte thông tin: điện não đồ (EEG), điện tâm đồ (ECG), lưu lượng hô hấp, nồng độ oxy, chuyển động mắt và chân, cùng với trương lực cơ bắp.

Thông thường, dữ liệu này được sử dụng rất chuyên biệt: một mô hình để xác định giai đoạn ngủ, mô hình khác để đếm số lần ngưng thở, và cứ thế. Tuy nhiên, các nhà khoa học Stanford đã chọn một hướng đi khác biệt. Họ huấn luyện mô hình tự học cách hiểu ngôn ngữ cơ thể trong giấc ngủ mà không cần bác sĩ phải chú thích hàng nghìn chẩn đoán. SleepFM quan sát tim, hơi thở, cơ bắp và tự học cách tái tạo hoạt động não bộ (và ngược lại) – sự “tra hỏi chéo” giữa các tín hiệu này giúp mô hình nắm bắt được những mối liên hệ sinh lý sâu sắc.

Kết quả thật sự đáng kinh ngạc: chỉ dựa trên dữ liệu của một đêm ngủ duy nhất, mô hình có thể dự đoán nguy cơ mắc hơn 130 loại bệnh khác nhau với độ chính xác cao (chỉ số C-index từ 0.75 trở lên, và đối với nhiều tình trạng là trên 0.80–0.89). Trong số đó, các bệnh lý được dự đoán tốt nhất bao gồm:

• Các bệnh thoái hóa thần kinh – sa sút trí tuệ (khoảng 0.85), bệnh Parkinson (khoảng 0.89)
• Các bệnh tim mạch – nhồi máu cơ tim (khoảng 0.81), rung nhĩ, suy tim, bệnh tim do tăng huyết áp
• Các bệnh ung thư – một số loại ung thư (tuyến tiền liệt, vú và các loại khác – đạt 0.87–0.89)
• Ngoài ra còn có đột quỵ, bệnh thận mãn tính, biến chứng thai kỳ, rối loạn tâm thần và thậm chí cả tỷ lệ tử vong chung.

Một điểm kỹ thuật quan trọng cần lưu ý là mô hình này có khả năng chống chịu tốt với các bộ cảm biến khác nhau và chất lượng ghi hình không đồng đều. Nếu một kênh bị nhiễu hoặc hoàn toàn không có dữ liệu, SleepFM sẽ tự động phân bổ sự chú ý sang các tín hiệu khác và vẫn duy trì hiệu suất. Điều này làm cho nó trở nên thực tế hơn rất nhiều cho các ứng dụng trong tương lai.

Và triển vọng thực sự rất rộng mở. Hiện tại, SleepFM được huấn luyện trên “tiêu chuẩn vàng” – đa ký giấc ngủ được thực hiện tại phòng khám. Tuy nhiên, các tác giả nhấn mạnh rằng nếu chất lượng tín hiệu từ các thiết bị đeo thông minh (đồng hồ thông minh, nhẫn, cảm biến ngực, thiết bị theo dõi tại nhà) tiếp tục được cải thiện, các mô hình tương tự hoàn toàn có thể đi vào ứng dụng đại chúng.

Như vậy, giấc ngủ ban đêm không chỉ là một quá trình “tái khởi động” đơn thuần, mà còn là một đợt “sàng lọc” tự nhiên, miễn phí và cực kỳ giàu thông tin cho toàn bộ cơ thể. Có lẽ chỉ trong vài năm nữa, cụm từ “thực hiện đo đa ký giấc ngủ” sẽ có ý nghĩa tương tự như “xét nghiệm máu tổng quát” ngày nay – chỉ khác là không cần kim tiêm và mang lại nhiều thông tin hơn.

Mặc dù việc ứng dụng rộng rãi còn cần thời gian (cần các đợt kiểm định độc lập quy mô lớn, sự chấp thuận của cơ quan quản lý, và điều chỉnh cho các thiết bị đeo), nhưng hướng đi này đã được xác lập vô cùng mạnh mẽ. Giấc ngủ chắc chắn sẽ trở thành “dấu hiệu sinh tồn” quan trọng mới của thế kỷ 21.