新的AI工具将帮助您更好地入睡

一夜好眠是健康生活的基础。睡眠不足会导致白天嗜睡和认知功能受损，并且可能使您面临更严重的疾病，例如心脏病，高血压和糖尿病。事实上，持续或严重的睡眠问题是公共卫生问题。

杜克大学睡眠医学项目主任，床垫公司睡眠健康顾问Sujay Kansagra博士说：“当我们睡眠不足时，效果就会惊人。” “即使是一夜中断或缩短的睡眠也会对我们的身体造成严重破坏。除了你每晚需要的睡眠之外，失去的睡眠会累积，导致你需要睡得更多才能弥补以前错过的任何时间。

由于睡眠对公众健康的重要性，研究人员正在竞相寻找监测和改善睡眠习惯的新方法，包括使用人工智能(AI)。虽然有许多AI睡眠技术值得关注，但其中一个特别突出 - 一种新的传感器，它使用机器学习算法翻译的无线电波来监控您的睡眠阶段，而无需任何侵入式可穿戴设备。

提高识别睡眠阶段的准确性

麻省理工学院和马萨诸塞州综合医院的研究人员 - 包括工程和计算机科学教授Dina Katabi和Tommi Jaakkola，以及该医院睡眠医学部门主管Matt Bianchi - 联手开发和测试新技术。类似于Wi-Fi路由器的无线设备发射低功率射频信号，这些信号从身体反弹。AI算法分析数据并将脉搏，呼吸和其他因素的测量结果转换为主要睡眠阶段 - 轻度睡眠，深度睡眠和REM睡眠。

之前尝试使用无线电波评估睡眠质量的准确率达到了65%%，但麻省理工学院/ MGH团队在精确测量睡眠阶段方面取得了80%%的成功率，与脑电图(EEG)的准确率相当。目前用于科学睡眠研究的机器。这项技术可以提高对睡眠的理解，并将睡眠研究带出实验室并进入现实世界。

“机会是非常大的，因为我们不明白睡不好，人口的高分数有睡眠问题，”明敏赵，麻省理工学院的研究生对工作说这个项目。“我们拥有这项技术，如果我们能够使其发挥作用，可以将我们从睡眠实验室中每隔几个月进行一次睡眠研究的世界转移到家中进行连续睡眠研究。”

这个怎么运作

之前使用无线电波和人工智能测量睡眠阶段的尝试受到与睡眠无关的额外信息的阻碍，这些信息会混淆AI算法。麻省理工学院/ MGH团队提出了三种深度神经网络算法的组合，以获得他们正在寻找的测量结果。第一种方法使用神经网络进行图像识别，以解析数据的快照。第二种方法使用神经网络进行时间模式测量，以计算各种睡眠阶段的动态 - 光，深和REM。第三个细化了分析，使其在测试对象中具有可比性。该团队对25名健康患者进行了传感器和算法测试，测量睡眠阶段的准确率为80%%。

潜在用途

研究人员还打算研究帕金森病如何影响睡眠。国家帕金森基金会总裁兼首席执行官乔伊斯奥伯多夫说：“睡眠问题和认知都很重要，但往往被忽视，这是造成疾病负担的因素。” 进一步的研究可能会减轻这些负担。

其他潜在的用途包括睡眠呼吸暂停，慢性失眠，甚至难以察觉的中睡眠癫痫发作的研究，以及可能是其他问题的前兆的睡眠障碍。除了睡眠应用之外，使用由AI算法监测的无线电波的传感器的类似组合可以用于测量和预测许多其他健康区域中功能的下降。有一件事是肯定的 - 我们可以期待在不久的将来获得更多可用的健康信息。

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