目前，人工智能技術(shù)在失眠數(shù)字療法領(lǐng)域的應(yīng)用主要是借助機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，依托大量數(shù)據(jù)，為患者進行無監(jiān)督、有監(jiān)督或自我監(jiān)督的相關(guān)睡眠訓(xùn)練，并通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，使模型具備處理復(fù)雜任務(wù)的能力。隨著技術(shù)的突破和算力的增強，人工智能技術(shù)在睡眠醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用正從“輔助工具”升級為“核心驅(qū)動力”，最終促使睡眠健康管理更易于實現(xiàn)。
一名睡眠障礙患者正進行智能睡眠監(jiān)測
打造睡眠評估新方法 長期以來，睡眠障礙評估始終面臨兩大難題：一是主觀偏差，二是數(shù)據(jù)碎片化?；颊咄捎谟洃浧罨蛘J知局限，難以精準描述自身癥狀。盡管多導(dǎo)睡眠監(jiān)測被視為評估睡眠障礙的“金標準”，但其應(yīng)用一直受限于設(shè)備的復(fù)雜性以及高昂的成本。 人工智能技術(shù)被引入后，借助整合可穿戴設(shè)備、生物傳感器與多模態(tài)數(shù)據(jù)以及利用多源數(shù)據(jù)與運用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了睡眠障礙評估的客觀化、動態(tài)化與普及化。 傳統(tǒng)評估手段主要依賴主觀報告和實驗室監(jiān)測，因效率低、成本高而難以普及。而人工智能技術(shù)通過機器學(xué)習(xí)算法動態(tài)分析心率、體動、血氧等實時生理指標，結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)（如光線、噪音），可構(gòu)建出個體睡眠的“全息畫像”。 深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可精準區(qū)分不同的睡眠階段，準確率超90%。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)則能識別呼吸暫停事件的周期性特征，篩查阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征的靈敏度達85%。實踐表明，通過深度學(xué)習(xí)，人工智能診斷睡眠障礙的整體準確率可達80%以上。 此外，借助人工智能技術(shù)對數(shù)字化量表進行自動化處理，能進一步提高評估效率。其自然語言處理技術(shù)可解析患者描述的“入睡困難”“多夢”等模糊表述，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實時生成可視化報告，為早期干預(yù)提供科學(xué)依據(jù)。 量身定制睡眠修復(fù)方案 睡眠障礙具有極強的異質(zhì)性，其病因可能涉及心理、生理、環(huán)境等多種因素。借助動態(tài)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)，人工智能技術(shù)可依據(jù)用戶特征和智能評估結(jié)果，生成個性化的睡眠修復(fù)方案。 以數(shù)字化認知行為療法為例，傳統(tǒng)數(shù)字化工具因缺乏靈活性，應(yīng)用受到限制。而由人工智能技術(shù)驅(qū)動的強化學(xué)習(xí)算法，能夠依據(jù)患者的治療響應(yīng)（例如睡眠日記數(shù)據(jù)、心率變異性），實時調(diào)整睡眠修復(fù)干預(yù)策略。 具體來看，在治療過程中，如果患者連續(xù)3日未達到睡眠效率目標，系統(tǒng)會自動降低睡眠限制強度，以防止過度疲勞。又如，針對伴有焦慮癥狀的失眠患者，人工智能技術(shù)會優(yōu)先推送放松訓(xùn)練音頻，并與智能家居聯(lián)動，調(diào)節(jié)臥室燈光的色溫，促進褪黑素分泌。 一項隨機對照試驗顯示，經(jīng)人工智能技術(shù)優(yōu)化的認知行為療法，在6周內(nèi)使患者的睡眠潛伏期從52分鐘縮短至22分鐘，其療效與人工指導(dǎo)相當，但成本可降低60%。 此外，人工智能技術(shù)的跨界融合能力，進一步拓寬了其在睡眠修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。當人工智能技術(shù)與神經(jīng)調(diào)控技術(shù)結(jié)合時，能夠?qū)崟r分析腦電信號，在檢測到睡眠紡錘波減少的情況時，觸發(fā)閉環(huán)聲波刺激，以延長深睡眠的時長。當人工智能技術(shù)與虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)協(xié)同運作時，可生成定制化場景（例如森林漫步、海浪聲等），借助沉浸式體驗，緩解睡前焦慮情緒，增強治療效果。 技術(shù)本身有待持續(xù)完善 當前，大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域正逐步成為應(yīng)用最為廣泛且潛力巨大的模型，為睡眠健康服務(wù)開創(chuàng)了全新場景。然而，人們對于其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用仍需秉持審慎態(tài)度，以保障醫(yī)療安全。 技術(shù)問題 人工智能技術(shù)的強大算力使其可以全天候24小時為人服務(wù)，但模型的“幻覺”風(fēng)險不容忽視，例如生成虛構(gòu)的、不準確的甚至有害的內(nèi)容。此外，隨著多模態(tài)大模型的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)或能結(jié)合語音、圖像等多維數(shù)據(jù)，為認知行為療法提供更自然的交互支持，但其核心仍是為人類專家賦能，而非替代醫(yī)者的專業(yè)判斷與倫理責(zé)任。 觀念問題 在睡眠醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展進程中，醫(yī)生面臨著技術(shù)迭代與應(yīng)用落地的雙重課題。一方面需審慎采用具有充分臨床驗證的成熟技術(shù)體系，另一方面應(yīng)以創(chuàng)新思維和包容心態(tài)，接納前沿科技突破。 應(yīng)用問題 在實際臨床工作中，人工智能技術(shù)的運用面臨重重挑戰(zhàn)。例如，在數(shù)字醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集與利用中，尤其是人工智能技術(shù)模型訓(xùn)練過程中，如何在確保算法效能的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯性與匿名化，仍是行業(yè)亟待突破的難點。 為此，建議進一步建立分層授權(quán)機制與分布式存儲體系，明確數(shù)據(jù)使用邊界，使患者對自身信息的控制權(quán)從“被動同意”轉(zhuǎn)向“動態(tài)管理”，真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”的安全愿景。 從目前人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢來看，未來，該技術(shù)將與人類達成深度互補，醫(yī)生的角色會從“操作者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭斯ぶ悄芗夹g(shù)訓(xùn)練師”和“倫理審查者”。 為實現(xiàn)臨床診療效能、醫(yī)患操作便捷性以及醫(yī)療成本間的動態(tài)平衡，有必要構(gòu)建政、產(chǎn)、學(xué)、研協(xié)同創(chuàng)新機制，即由監(jiān)管機構(gòu)借助政策引導(dǎo)來建立標準體系，科研院所深入開展基礎(chǔ)性研究，產(chǎn)業(yè)界則需聚焦產(chǎn)品研發(fā)與臨床應(yīng)用的有效對接。此種多方共建的生態(tài)體系，將推動數(shù)字醫(yī)療技術(shù)的轉(zhuǎn)化與落地，最終使患者能夠享受到更為優(yōu)質(zhì)、普惠的健康服務(wù)。 文：南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院精神心理科（睡眠醫(yī)學(xué)中心）主任、腦病研究院副院長 張斌
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