Sosyal medyada yapılan bir paylaşıma göre yeni bir yapay zeka modeli, sadece tek bir gecelik uykunuzu analiz ederek 130 hastalığın riskini %93’e varabilen doğrulukla yıllar öncesinden tahmin edebiliyor. Nature Medicine’da yayımlandığı iddia edilen araştırmaya göre; araştırmacılar, 65.000 kişiden toplanan 585.000 saatlik uyku kaydıyla dev bir temel model (SleepFM) eğitti. Bu model; beyin dalgaları, kalp ritmi, ve solunum sinyallerini aynı anda analiz ederek uykunun dilini öğreniyor. Katılımcıların sağlık kayıtlarıyla eşleştirildiğinde model; demans, kalp yetmezliği, böbrek hastalığı ve felç gibi kritik durumları yüksek doğrulukla öngörebiliyor. Üstelik klinik teşhisten yıllar önce.
EDİTÖR: DEMET İLCE
Genel ölüm riskini yüzde 84, Parkinson’u yüzde 93, Alzheimer’ı yüzde 91, prostat ve meme kanserini yüzde 90 doğrulukla, klinik teşhisten yıllar önce tahmin edebiliyor. Çalışmanın en önemli detaylarından birinin ise 5 kat daha fazla veriyle eğitilen geleneksel tıbbi modellerden daha iyi tahminler yapabilmesi olduğu söylenmiş. “Uyku sağlığınızın aynasıdır ve en çok veri içeren dönemidir.” ifadeleri kullanan paylaşımda, muhtemelen gelecekte evlerde giyilebilir cihazlarla birlikte, hastaneye bile gitmeden hangi hastalıklar açısından risk altında olduğunuz kolaylıkla tespit edilebileceği belirtilmiş. Gelin böyle bir araştırma var mı ve iddialar gerçekleri yansıtıyor mu birlikte bakalım…
Yaptığımız araştırmalarda gerçekten de Nature Medicine’de yayımlanan böyle bir çalışma var. Stanford Medicine araştırmacıları tarafından geliştirilen SleepFM adlı yapay zeka modelinin sonuçları, Nature Medicine dergisinde yayımlanan bir çalışmaya dayanıyor. Model, uyku laboratuvarı verileri ile 130’dan fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor.
İddiada bahsedildiği gibi model, tek bir gecelik uyku verisiyle tahmin yapıyor. SleepFM, bir gecelik polisomnografi verilerini analiz ederek gelecekte ortaya çıkabilecek hastalık risklerini tahmin ediyor. Bu veriler; beyin dalgaları (EEG), kalp ritmi, solunum, kas ve göz hareketleri gibi çoklu sinyalleri barındırıyor. Fakat bu çalışmaların uyku kliniklerinden toplanan bilimsel uyku laboratuvarı verileri üzerine yapıldığını unutmamak gerekiyor. Yani evdeki basit bir akıllı saat kaydıyla aynı şey değil.
Gerçekten 130 Hastalığı Tahmin mi Ediyor?
SleepFM, veri setinde binin üzerinde kategori arasından 130 farklı hastalık için öngörüler üretebildiğini göstermiş. Fakat bu, her hastalığı klinik olarak kesin teşhis ettiği anlamına gelmiyor, istatistiksel risk tahmini yapıyor. Yani örneğin ‘bu kişi Parkinson olacak’ değil, daha yüksek risk taşıyor demek doğru olur.
Belirli Hastalıklardaki Doğruluk Oranları Gerçek mi?
Rakamlar aslında tamamen uydurma değil, ancak çoğu paylaşımda olduğundan daha kesinmiş gibi sunulmuş. Bu çalışmada geçen yüzde ve oranlar, günlük hayatta kullandığımız anlamda ‘yüzde 93 doğru teşhis’ demek değil. Araştırmada kullanılan ölçüm ‘doğruluk yüzdesi’ değil, C-index (uyum indeksi) adı verilen istatistiksel bir performans ölçütü.
Dergide yayımlanan orijinal çalışmada, Parkinson, Alzheimer ve bazı kanser türleri gibi hastalıklarda yüksek C-index değerleri görülüyor. Bazı haberlerde ve sosyal medya paylaşımlarında ise bu değerler, “yüzde 90 doğruluk” veya “yüzde 93 oranla tahmin ediyor” şeklinde veriliyor. Bilimsel açıdan aslında bu tamamen yanlış değil, ancak eksik ve yanıltıcı. Model, bazı hastalıklar için yüksek risk tahmin performansı gösteriyor. Parkinson, Alzheimer ve bazı kanser türlerinde risk sıralamasını büyük ölçüde doğru yapabiliyor. Bu oranlar teşhis doğruluğunu değil, istatistiksel risk öngörüsü başarısını bize gösteriyor.
Evdeki Giyilebilir Cihazlarla Aynı Sonuç Alınabilir mi?
Bu çalışma, laboratuvar ortamında yapılan polisomnografi verileri üzerinde yapılmış. Bu sinyaller birçok kanaldan geliyor ve standart akıllı saatlerle birebir eşleşmiyor. Araştırmacılar, gelecekte giyilebilir verileri de ekleyerek uygulamayı genişletmeyi planlıyor, ancak bu şu an klinik ve araştırma düzeyinde.
KAYNAKLAR:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41495409/
https://news.stanford.edu/stories/2026/01/ai-model-sleep-disease-risk-research-sleepfm
https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260109023114.htm
İddialar ve Gerçekler 
Yorum bırakın