人工智能在睡眠医学中的应用

刚刚闭幕的全国十三届人大四次会议通过的十四五规划以及2035年的远景目标，多次重点强调了加快数字化中国，培育壮大人工智能在相关领域内的开发应用。这里我就人工智能在睡眠医学领域的最新研究进展，汇总了一些资料，做了一下初步的个人阐述，不对之处，望多指正。

1. 在预防疾病领域的应用

睡眠研究记录了数十亿的生物波形数据，包括患者呼吸时胸部的起伏、心电变化情况，梦中神经元之间的电脉冲以及睡眠周期中检测到的快速眼动。这些是了解患者健康状况的一些线索，但是，仅仅用肉眼识别这些图形的改变是不可能破译其内在含义的，更不可能进一步总结规律，发现潜在的模式。而人工智能（AI）可以从大量的人口采集数据中识别模式，为健康提供深刻的帮助。西方科学家收集到睡眠期间的数据，由人工智能来分析，来预测未来疾病的产生，而这一点，可以早于任何症状出现之前。比如，一夜不安的睡眠可以预测未来是否患有痴呆症，夜间心率变异性可以预示着肺炎的发生，而这些信息可以帮助追踪传染病的爆发。俗语说：日有所思，夜有所梦，同样可以理解，日有疾患，夜有所显。因此，可以想象，未来由人工智能产生的预测健康的工具将会诞生，睡上一晚上，就可以评估未来的健康状况。某些专家甚至预言：“人工智能在睡眠领域是非常有价值的，在某些领域可能是一个巨大的掠夺者。”

2. 在诊断疾病领域的应用

众所周知，之前在实验室里对记录的PSG数据以一种结构化、简单化的方式进行分析。只是把这些数据变成指标和报告，比如：是否患有睡眠呼吸暂停？

而且，PSG分析主要集中在呼吸暂停低通气指数（AHI）上，该指数用于诊断睡眠呼吸紊乱。这种以AHI为中心的方法，很难更好地理解这种疾病；现在，科学的方法是将这种疾病分成更小、更相似的类别。根据耶鲁大学的论文，分类可以基于临床、病理生理、细胞或分子特征，有时被称为“表型”。而通过这些隐藏在PSG统计数据中，专家认为存在未被发现的睡眠障碍表型，如果这些表型被发现，将有助于更好地理解睡眠障碍的病理生理学，及早诊断，并加快治疗。因为人工智能可以看到的特征信号，是无法用大量数据集进行常规统计分析出来的。此外，机器学习(ML)也是一种可以识别的表型策略，它可以整合多种类型的数据，包括基因组、分子、细胞和临床，来识别有意义的OSA表型。

人工智能的另一项应用是来确诊发作性睡病的多次睡眠潜伏期测试（MSLT）中，AI可以帮助医务人员确定中枢神经系统嗜睡症的预测概率，一般的统计很难在MSLT上发现。 

此外，人工智能在PSG记录中对睡眠结构、呼吸事件的自动分期、分析应用都有了很多的研究，这些应用会极大减轻睡眠医务工作者的工作量，提高工作效率，增加诊断的准确性和及时性。

3. 在治疗疾病领域的应用

因为人工智能让我们知晓睡眠呼吸暂停的机制，可以在正确的时间，为正确的患者选择正确的治疗方法，而不是一刀切或试错法。此外，在使用持续气道正压（CPAP）治疗睡眠呼吸暂停时，仪器可以根据监测到的患者流量、压力、管道湿度、呼吸事件、睡眠时间、治疗效果等自动调整相关的参数，而无需人工干预。此外对仪器使用后的效果评估和服务方式也可以进行个性化的跟踪、服务。随着穿戴式睡眠监测仪器走进家庭，AI可以根据每天的监测结果自动对睡眠障碍（失眠）治疗方式进行跟踪和评估，如果整合更广阔的监测数据，比如床的参数、环境参数、温度、湿度、光度、噪音等，形成睡眠监测的大数据库，AI无疑会起到更大的作用。

可以预计，睡眠医学未来离不开AI, 而AI在睡眠领域的应用将大的无法想象。

参考文献

1， Zinchuk AV, Jeon S, Koo BB et al., 2018 May. Polysomnographic phenotypes and their cardiovascular implications in obstructive sleep apnoea. Thorax press. 73(5). pp 472-80

2， Wallace M，Stone K，Smagula S，et al., (2018 Jan). Osteoporotic fractures in men (MrOS) study research group，which sleep health characteristics predict all-cause mortality in older men? An application of flexible multivariable approaches. Sleep Medical Review press. 1;41(1): pp189

3， Zinchuk AV，Gentry M，Concato J，et al., 2017 Oct. Phenotypes in obstructive sleep apnea: a definition，examples and evolution of approaches. Sleep Medical Review press. 35, pp113-23

4， Reyes M, Meier R, Pereira S, et al.,2020 May 27. On the interpretability of artificial intelligence in radiology: challenges and opportunities. Radiol Artif Intell press. 2(3):e190043

5， Lopez R, Doukkali A, Barateau L, et al., 2017 Dec. Test-retest reliability of the multiple sleep latency test in central disorders of hypersomnolence. Sleep Medical Review press. 40, pp12

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