大数据和人工智能保驾护航睡眠健康

“大数据和人工智能的发展为监测失眠状态提供了技术手段。但是，要解决失眠问题，需要利用物联网、人工智能等新兴技术作为手段，以医务工作者深度融合的方式提出解决方案。”3月25日，象山科学大会在北京召开。eecs副教授黄在会上说。

本次会议的主题是“智能感知和计算促进睡眠健康”。与会学者各抒己见，热烈讨论，但对我国智能睡眠医学的研究都达成共识。

西南大学电子信息工程学院教授伯德表示，矛盾体现在很多方面，如缺乏便携式微扰睡眠监测方法，急需探索睡眠障碍的生物标志物用于临床诊断，缺乏具有自主知识产权的睡眠数据分析模型和核心算法等。

缺乏标准化的睡眠大数据

中国睡眠研究会公布的《中国睡眠诊疗现状调查报告》显示，中国约有1/3的人口存在不同程度的睡眠障碍，而中国3万多家医院中仅有3000家建立了睡眠监测室。

睡眠质量评估是预防和治疗睡眠障碍的先决条件。目前临床监测普遍采用多导睡眠图(PSG)。东南大学仪器科学与工程学院教授刘成渝说：“PSG设备导联多，操作复杂，舒适度差，价格高，很大程度上会影响睡眠，在医院外的应用场景也大受限制。”

虽然PSG是评估睡眠质量和诊断睡眠障碍的“黄金标准”，但PSG可能并不能完全准确地反映真实的睡眠质量。与会专家建议，有必要探索非接触式睡眠监测技术、微干扰或无干扰便携式睡眠监测技术等。要求尽快就睡眠监测的机制、技术规范、判断标准和临床应用实践指南形成共识。

北京大学人民医院的韩方教授指出，睡眠监测获得的大数据包括脑电图、心电图、眼球运动、血氧和呼吸气流等十几个参数，在睡眠疾病诊断领域有着重要的应用。

“但是仍然缺乏高质量的睡眠大数据。”首都医科大学心理与精神卫生学院副教授王长明告诉《科技日报》记者，由于采集睡眠数据的设备和参数配置不同，睡眠数据质量参差不齐。

正因为如此，准确分析多模态、异构的睡眠监测大数据，进而提供高效、鲁棒、临床可解释的数据分析算法，仍然是智能睡眠医学领域的一个难题。

“我认为应该建立一个标准化的中国睡眠数据库，通过多中心、精心标记的高质量数据模型进行培训，作为医生辅助诊断的有效途径。”王长明表示，这有赖于跨学科、跨专业的合作，需要政府主导、行业主导、企业参与。探索之路漫漫。

医学人工智能有助于解决睡眠问题

韩方说，临床睡眠医学已经从各个学科的边缘领域逐渐发展成为一门独立的学科。“睡眠医学和研究的进一步进展，有赖于生物医学工程技术和人工智能技术的发展”。

"人工智能的快速发展应该用来拓展智能睡眠分期的研究."信息科学与技术学院教授陈炜说：“为了探索典型睡眠障碍的电生理机制。近年来被忽视的特征工程也应该在智能睡眠医学领域得到重新审视。”

“5G商业化的普及肯定会为积极睡眠健康新模式的发展提供机会。”韩方说。

无论是开发医学人工智能、开发更便携的可穿戴设备、挖掘睡眠障碍的生物标志物用于临床诊断，还是建立睡眠数据分析。

伯德认为，对睡眠的身心干预可以分为被动干预和主动干预。前者包括音乐疗法、蓝光疗法、电磁疗法等。后者包括冥想、锻炼和改善睡眠习惯。