Viele Menschen tracken ihren Schlaf mit Armbändern oder Ringen, die Herzfrequenz und Bewegung messen und anschließend anzeigen, wie gut und wie lange der Schlaf war. Doch der Schlaf bietet noch viel mehr Informationen über unsere Gesundheit - das zeigt eine aktuelle Studie der Universität Stanford, die in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht wurde.
KI arbeitet mit Daten aus Schlafanalysen
Mithilfe einer KI kann aus den Daten von nur einer Nacht im Schlaflabor vorhergesagt werden, ob jemand in den nächsten Jahren an Herzleiden, Demenz, bestimmten Krebsarten oder Parkinson erkrankt oder stirbt.
Aus acht Stunden Schlaf kann im Schlaflabor eine enorme Datenmenge generiert werden, erklärt Dieter Riemann, ehemaliger Leiter der Schlafmedizin an der Universität Freiburg und Vorstandsreferent der Deutschen Gesellschaft für Schlafforschung und Schlafmedizin. Gemessen werden dabei zum Beispiel die Hirnströme, Muskelspannung, Augenbewegungen, Herztätigkeit, Atmung, Sauerstoffsättigung und die Beinbewegungen, erklärt Riemann.
Die vollständige Analyse dieser Datenmengen überfordert sowohl Menschen als auch bisherige Computerprogramme. Zwar lassen sich über bestimmte Ausreißer etwa Atemaussetzer identifizieren, und bestimmte Schlafstörungen deuten auf künftige Gesundheitsprobleme hin. Aber: “Man hat eigentlich die Daten nie richtig ausgeschöpft”, so Riemann.
Sleep FM erkennt Krankheitsrisiken
Das könnte sich nun ändern. In einer aktuellen Studie erstellten Forschende der Stanford University ein KI-Modell namens Sleep FM. Es lernte mithilfe der Datensätze von etwa 65.000 Menschen, Schlaflabor-Messungen zu analysieren. Anschließend konnte Sleep FM anhand der Schlafdaten aus nur einer Nacht vorhersagen, ob jemand ein erhöhtes Risiko für bestimmte Erkrankungen hat - etwa für Demenz, Herzkreislauf-Erkrankungen, bestimmte Krebsarten oder Schlaganfälle.
Bei 130 unterschiedlichen Erkrankungen gelang das dem KI-Modell recht zuverlässig, das zeigt der Vergleich mit Krankenakten aus den USA. Schlaf enthält also viele Informationen über unsere Gesundheit.
Vorhersagen sind noch nicht praxistauglich
Für eine Vorsorge-Untersuchung im Schlaf ist die Technik allerdings noch nicht reif. Walter Karlen, Professor für Biomedizinische Technik an der Universität Ulm, erklärt: “Was sie wirklich gezeigt haben, ist, dass die Information, die das Netzwerk gelernt hat, wahrscheinlich Informationen beinhaltet, die nützlich sein können, um solche Krankheiten zu erkennen. Wie gut das ist und in der Praxis angewendet werden kann, das zeigt diese Studie leider nicht.”
Wenn man ein solches KI-Modell verwenden wolle, um Krankheiten für einzelne Patienten vorherzusagen, müsse man auch schauen, ob das den Patienten etwas nutze. Also ob auf die Vorhersage auch eine echte Diagnose oder eine Änderung der Behandlung folge.
Bei Sleep FM könne man zwar nachvollziehen, welche Daten ausschlaggebend waren, etwa ob Auffälligkeiten in der Atmung, in den Hirnströmen oder in den Augenbewegungen besonders wichtig waren. Aber am Ende seien das nur statistische Zusammenhänge, nicht zwingend die Ursache des Problems.
“Es bringt ja natürlich auch nichts zu sagen: Diese Person stirbt in sechs Jahren, ohne zu wissen, was der Grund dafür ist. Und will man das überhaupt wissen? Das ist ja auch noch eine ethische Frage”, so Walter Karlen von der Universität Ulm.
Problem: Hochselektierte Stichprobe
Die Studie besticht durch die große Menge verarbeiteter Daten, darin sind sich die Fachleute einig. Gleichzeitig birgt die Auswahl der verwendeten Datensätze ein Problem, sagt Schlafforscher Riemann: “Die Stichprobe bestand nicht aus einer repräsentativen Stichprobe aus der Bevölkerung, sondern es waren alles Menschen, die wegen Verdachtsgründen an ein Schlaflabor überwiesen wurden. Das ist also hoch selektiert.”
Ob das KI-Modell also auch bei gesunden Menschen gute Vorhersagen machen könnte, ist unklar.
Potenzial für die Forschung
Walter Karlen von der Universität Ulm forscht selbst an tragbaren Geräten, die den Schlaf von Patienten auswerten könnten. Er sieht mit Sleep FM zwar aktuell noch keinen direkten Nutzen für die Patienten, könnte sich aber gut vorstellen, das KI-Modell selbst für seine Forschung zu verwenden. Damit in Zukunft Daten, die im Schlaf gesammelt werden, noch mehr wertvolle Hinweise für unsere Gesundheit geben können.
