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SleepFM
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SleepFM-2 模型从 200 万小时睡眠数据中学习可迁移的人类生理学
研究人员开发了 SleepFM-2，这是一个新颖的睡眠基础模型，在近 30 万次睡眠记录的超过两百万小时的多模态生理数据上进行了训练。与前代模型 SleepFM 相比，该模型在疾病预测和睡眠评分方面表现出显著的改进。SleepFM-2 在不同传感器（包括可穿戴设备）之间表现出强大的迁移能力，甚至能够捕捉通常未在标准多导睡眠图摘要中反映的睡眠质量的主观方面。
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稀疏自编码器揭示脑电图基础模型的可解释性
研究人员开发了一种使用稀疏自编码器来解释脑电图（EEG）基础模型内部工作原理的方法。尽管这些模型在临床上取得了成功，但其内部机制目前仍不透明。该框架允许将提取的特征与临床数据相关联，从而能够对模型表征进行基准测试，并识别概念纠缠和“破坏球”干预等关键故障。该方法将潜在的操纵转化为生理上可解释的频率特征，为增强临床信任和理解这些AI系统提供了途径。