盆唐首尔大学医院 Yoon Inyoung 教授团队
纳入家用呼吸声等数据
比现有模型准确率提升10个百分点
盆唐首尔大学医院精神健康医学科Yoon Inyoung教授研究团队（共同通讯作者为A·Sleep AI总负责人Kim Daewoo博士）7日表示，已开发出一款即使在家中也能高精度测量睡眠阶段的人工智能（AI）模型。
人在睡眠过程中会经历觉醒→浅睡眠→快速眼动（REM）睡眠→深睡眠等不同睡眠阶段。在正常睡眠中，各阶段会以一定比例出现，起到缓解疲劳和巩固记忆的作用。但如果由于生理或心理等因素导致正常睡眠结构发生变化，睡眠质量就会下降，严重时还可能发展为睡眠相关疾病，因此需要加以注意。
研究团队利用在家睡觉时通过智能手机录制的6600小时声音数据，以及家用多导睡眠监测数据、在家用多导睡眠监测过程中通过智能手机录制的270小时呼吸声数据，对AI模型进行了训练，使其学习在家庭睡眠环境中产生的各种声音。
此前开发的模型是以医院中进行的多导睡眠监测结果为基础构建的，存在无法充分反映家庭环境中产生的噪音和事件的局限。本次研究则利用更接近真实睡眠环境的家用多导睡眠监测结果，进一步提升了模型的准确度。结果显示，新开发的AI模型比既有模型性能提高了约10个百分点。
Yoon教授表示：“与以医院环境为基础的既有AI模型相比，我们证明了在家庭环境中也能以较高精度测量睡眠阶段。”他还称：“如果利用本次开发的模型来掌握个人平时的睡眠模式，有望及早诊断出可能发展为睡眠相关疾病的患者，并帮助他们积极接受治疗。”
本次研究成果已在自本月3日起举行的由美国睡眠学会主办的学术大会“SLEEP 2023”和人工智能领域会议“CLR”上进行介绍，并刊登在健康信息学领域知名国际学术期刊《JMIR（Journal of Medical Internet Research）》最新一期。
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