别再”报复性熬夜“了!AI帮你鉴别睡眠障碍,改善睡眠习惯

今天是春分,全球昼夜平分的日子,还是世界睡眠日。在这个特殊的日子里,不知道你是不是在期待着晚上睡个好觉呢

最近,年轻人”报复性熬夜“成了一个热门话题。很多人由于白天的时间被工作和其它事情占据,晚上想多一点自己的私人时间,明明知道熬夜对身体健康有害,可是就是不想睡觉。这种状态的出现是心理上的原因,但是一旦长期持续下去的话,就有可能导致睡眠障碍。在帮助人们获得更好的睡眠方面,有哪些可以利用的AI技术呢?

图片来源:Pexels

用AI技术来检测睡眠质量并不是什么稀奇事了,传统一点的方式可以利用脑电图(EEG);新潮一点的呢,直接用手机APP也可以做到。不过,今天要说的研究,则使用了目前最受认可的睡眠监测方法:多导睡眠描记法(PSG)。

良好的睡眠应该是连续性的,这样才能保证体力和精力的恢复。睡眠过程中,如果发生了呼吸暂停、呼吸浅慢或觉醒,则说明睡眠过程受到了干扰。这些情况发生的次数越多、时间越长,说明睡眠的质量越差。

但是,相较于呼吸暂停和呼吸浅慢,现在用来检测觉醒的方法可靠性不足。因此,也较难以根据觉醒的情况来提出建议,改善睡眠质量。不过,通过卷积神经网络,研究人员找到了一种较为可靠的检测这些睡眠障碍的方法。

研究人员在开发卷积神经网络的基础上,使用了多任务学习机制来训练AI系统。让AI从麻省总医院睡眠实验室1985名患者的PSG数据中,寻找觉醒、呼吸暂停和呼吸浅慢之间的关系。

通过4倍交叉验证,新的AI模型在2018年全球生理测量挑战赛(2018 PhysioNet challenge)中成为探测睡眠微觉醒效果最佳的方法。

说完了检测睡眠质量,再看看AI如何能提高睡眠质量。就在上周,位于美国旧金山的Vida Health推出了一款个性化的行为推荐与提醒工具Habits。这款工具通过机器学习算法来收集用户的信息,并根据用户设定的健康目标提出适于用户的行为习惯提醒建议。

Habits内包含了Vida公司所提供的多项健康辅导计划,其中也包括睡眠健康Sleep Health功能。通过与运动手环Fitbit相配合,程序可以精确记录用户夜间睡眠及其他健康行为

根据这些健康数据,程序会为用户提供一些实用的建议,比如控制电子设备的使用,以提升睡眠质量。Vida的网络健康教练也会为有需求的用户提供有针对性的睡眠辅助课程。

Habits应用及其内置的Sleep Health功能都是为了帮助用户建立良好习惯,以改善用户长期的睡眠质量和其他慢性疾病状况。最关键的是,数据分析、机器学习等新技术的应用,使越来越多的同类产品能为用户提供个性化的使用体验,有针对性地改善用户的健康状况

希望AI技术的发展能让大家都告别失眠,睡个好觉!

参考资料:

[1] AI classifies sleep disorders like sleep apnea, hypopnea, and arousal. Retrieved Mar 21, 2019 from https://venturebeat.com/2019/03/13/ai-classifies-sleep-disorders-like-sleep-apnea-hypopnea-and-arousal/

[2] Vida Health unveils machine learning behavior tool, Sleep Health coaching program. Retrieved Mar 21, 2019 from https://www.mobihealthnews.com/content/vida-health-unveils-machine-learning-behavior-tool-sleep-health-coaching-program

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