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第２期·专题论坛·Ｎｏ．２

２０２４年２月Ｆｅｂ．２０２４

人工智能在睡眠障碍中的研究

进展

张孔雁云宗金

云宗金主任医师

【摘要】随着医学技术及人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）的迅猛发展，ＡＩ在睡眠障碍的评估、诊断及治疗

领域有了新的突破与发展。本文综述了ＡＩ在睡眠障碍中的应用现状，并提出ＡＩ在睡眠障碍中遇到的问题及

挑战。

【关键词】睡眠障碍；人工智能；睡眠医学

［中图分类号］Ｒ２５６．２３；ＴＰ１８［文献标志码］Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３⁃９１９８．２０２４．０２．００３

睡眠是人维持生命活动的正常生理过程，良好

１ＡＩ简介

的睡眠可以使人精神饱满、思维活跃，促进身心健

［１］

康。然而伴随全球经济的快速发展，人们工作及机器通过一定的算法分析大量的数据，总结相应

生活等方面的压力不断增加，全球睡眠障碍的发生规律后对新的数据进行预测，这种让机器模仿人类智

率也在不断上升。据统计，我国睡眠障碍的发病率［８⁃９］

能的技术称为ＡＩ。自２０世纪５０年代ＡＩ被提出

高达３８２％，有超过３亿人面临睡眠障碍及其相关以来，其发展大致经历了以下几个阶段：基于知识浓缩

［２⁃４］

问题。研究表明，睡眠不足或睡眠质量差会扰乱的专家系统阶段、基于数据分析的机器学习阶段及深

身体的昼夜节律，增加出现健康问题的风险，如罹患度学习阶段。依据不同的算法，深度学习分为人工神

［５］［６］

心血管疾病、认知障碍和记忆力减退等严重疾经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ）、卷积神经网络

病。因此，睡眠障碍的早期发现、早期诊断及治疗十（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）、递归神经网络

［７］

分重要。虽然目前临床上已经应用诸如匹兹堡睡（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）等，其中ＣＮＮ性能远

眠质量量表对睡眠质量进行主观评估，辅以多导睡远优于传统的机器学习技术。ＡＩ在许多学科中的应

眠监测仪（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ，ＰＳＧ）进行客观评价，但用前景广阔，其与医学的协同作用更是改善了临床决

因睡眠结构的个体差异性，睡眠质量的评估仍欠准策和医疗保健服务［１０⁃１１］，尤其体现在诸如医学影

确。随着医学技术及人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，［１２］［１３］［１４］［１５］

像、疾病诊断、远程医疗、药物开发等医疗

ＡＩ）的迅猛发展，其在睡眠障碍的评估、诊断及治疗保健领域。ＡＩ的应用提高了疾病诊断的准确性，优化

领域有了新的突破与发展。了医护工作流程，提高了临床操作的效率，