伊坎医学院（Icahn School of Medicine）的研究人员开发了一种功能强大的人工智能工具，它基于与 ChatGPT 等大型语言模型相同的转换器架构，可以处理一整夜的睡眠。迄今为止，这是规模最大的研究之一，分析了 1,011,192 小时的睡眠。该模型被称为睡眠补丁-基础-转换器（PFTSleep），通过分析脑电波、肌肉活动、心率和呼吸模式，比传统方法更有效地对睡眠阶段进行分类，优化睡眠分析，减少变异性，并为未来检测睡眠障碍和其他健康风险的临床工具提供支持。他们的详细研究结果已发表在《睡眠》杂志网络版上。
人工智能的潜在应用领域
人工智能可以为睡眠医学领域做出重大贡献。人工智能在睡眠领域的潜在应用主要有三个方面：
- 临床应用：在临床环境中，人工智能驱动的技术可提供全面的数据分析、复杂的模式识别和自动化诊断，同时解决睡眠呼吸障碍等慢性问题。尽管起步并不高，但人工智能的使用可以提高效率，方便患者就医，从而有助于减少医护人员的职业倦怠。
- 生活方式管理：通过使用消费者睡眠技术，人工智能的整合还能为生活方式管理带来明显的益处。这些设备形式多样，如健身追踪器、智能手机应用程序和智能戒指，通过追踪、评估和改善睡眠来帮助改善睡眠健康。可穿戴睡眠技术和数据驱动的生活方式建议可以让患者在管理自己的健康方面发挥积极作用，AASM 最近的一项调查就证明了这一点，在这项调查中，68% 使用过睡眠追踪器的成年人表示，他们会根据获得的见解改变自己的行为。然而，随着这些人工智能驱动的应用变得越来越直观，患者和临床医生之间就这些创新的潜力和局限性进行持续对话仍然至关重要。
- 群体健康：除了个人护理环境之外，人工智能技术正在为与睡眠有关的公共卫生开辟一种新的方法。人工智能在综合环境、行为和生理数据方面具有令人兴奋的潜力，有助于采取知情的人群干预措施，解决现有的医疗保健差距。
新技术优化睡眠评分，支持未来检测睡眠障碍和其他健康风险的临床工具
目前的睡眠评分通常依赖于人工评估短小睡眠数据的人类专家，或者依赖于无法分析患者整晚睡眠的人工智能模型。这种基于数千次睡眠记录开发的新方法能提供更全面的视图。研究人员说，通过对完整的睡眠数据进行训练，该模型可以检测整个夜晚以及不同人群和环境的睡眠模式，为睡眠研究和临床使用提供了一种标准化和可扩展的方法。”第一作者、西奈山伊坎医学院人工智能和新兴技术培训项目博士生本杰明-福克斯（Benjamin Fox）说：”这是人工智能驱动的睡眠评分和解释向前迈出的一步。以这种方式使用人工智能可以直接从睡眠研究信号数据中推断出相关的临床特征，用于睡眠评分，将来还可以用于睡眠呼吸暂停检测或与睡眠质量有关的健康风险评估等其他临床应用。
该模型在一个大型睡眠研究（多导睡眠图）数据集上进行了训练，该数据集可测量包括大脑活动、肌肉张力、心率和呼吸模式在内的关键生理信号。传统的人工智能模型只分析短短的 30 秒片段，与之不同的是，这种新模型考虑了整晚的睡眠情况，能捕捉到更详细、更细微的模式。此外，该模型是通过一种称为自我监督的方法进行训练的，这种方法有助于从生理信号中学习相关的临床特征，而无需人为标注结果。”我们的研究结果表明，人工智能可以改变我们筛查和了解睡眠的方式，”共同资深通讯作者、西奈山伊坎医学院医学（肺、重症监护和睡眠医学）助理教授、西奈山睡眠和昼夜节律分析小组主任 Ankit Parekh 博士说。”
研究人员的下一个目标是完善临床应用技术，例如更有效地识别与睡眠相关的健康风险。研究人员强调，虽然这种人工智能工具很有前景，但它不能取代临床专业知识。相反，它旨在成为睡眠专家的有力助手，帮助加快睡眠分析的速度并实现标准化。下一步，该团队计划将研究方向从睡眠阶段分类扩展到睡眠障碍检测和健康结果预测。
