“大数据与人工智能的发展，为‘失眠’状态的监测提供了技（jì）术（shù）手（shǒu）段。但要解决失（shī）眠（mián）问题，就必须（xū）以物联网和人工智能（néng）等新兴技术为手（shǒu）段（duàn），以医工深度融合（hé）的（de）方式，提出（chū）解决方案。”3月（yuè）25日，香山科学（xué）会议在（zài）北京召开，北京大学信息（xī）科（kē）学技术学院副（fù）教（jiāo）授（shòu）黄安鹏在会上（shàng）说道。

此次（cì）会议主题为“面向睡眠健康的智能（néng）感知与计算”，与会学者各抒己见、讨论热（rè）烈（liè），但都对我国智能睡眠医学研究达成共识——快速增长的睡（shuì）眠健（jiàn）康需求与（yǔ）我国落后的睡眠医学现状之间存（cún）在突出矛盾。

西南大学电子信息工程学（xué）院教（jiāo）授张远（yuǎn）说（shuō），矛盾体现（xiàn）在多方面，如（rú）便携的微扰睡（shuì）眠（mián）监测手段匮（kuì）乏（fá），用于临床（chuáng）诊断的（de）睡眠（mián）障碍生物标志物亟待挖掘，拥有自主（zhǔ）知识产权（quán）的睡眠（mián）数据分析模型与核（hé）心算法尚未建立等。

缺乏（fá）标（biāo）准化的睡眠大（dà）数据

中国睡（shuì）眠研究会（huì）发布的《中（zhōng）国睡眠诊（zhěn）疗现状（zhuàng）调查报告》显示，我（wǒ）国约有1/3人口存（cún）在不同程（chéng）度的睡（shuì）眠障碍，而全国三万多家（jiā）医院中仅有3000多家建立了（le）睡眠监测室。

睡（shuì）眠质量（liàng）评估是预防和（hé）治（zhì）疗睡眠障碍的先决条（tiáo）件。目（mù）前临床上惯（guàn）用的监（jiān）测手段是（shì）多导睡眠（mián）监测仪（PSG）。东南大学仪器科学与工程学院（yuàn）教授刘澄玉说：“PSG设备本身（shēn）导联较多、操（cāo）作复杂（zá）、舒适性（xìng）差，且价格昂贵，并（bìng）会（huì）在很（hěn）大程度上影响（xiǎng）睡眠，在（zài）医院外的应用场景受（shòu）到极大限制。”

虽然PSG是评估睡眠质量、诊断（duàn）睡眠障碍疾（jí）病的“金标（biāo）准（zhǔn）”，但（dàn）PSG可能（néng）无法（fǎ）全面（miàn）准确反映真实的（de）睡眠质量。与会专家提出，要探（tàn）索非（fēi）接（jiē）触式睡（shuì）眠监测技术、微扰或无扰（rǎo）便携式睡（shuì）眠监测技术等，而这就要求在睡眠监测的机理机制（zhì）技术规范、判断标准和（hé）临（lín）床（chuáng）应用实践指南（nán）方面（miàn）尽快形成共识（shí）。

北京大（dà）学人民医（yī）院的韩（hán）芳教授指出，睡眠监（jiān）测获得（dé）的大（dà）数据包括脑电、心电、眼动、血氧、呼吸（xī）气流等十（shí）几（jǐ）种（zhǒng）参数，这些数据（jù）在（zài）睡眠（mián）疾病诊（zhěn）断领域具有重要应用。

“但目（mù）前（qián）尚（shàng）缺乏优质的睡眠大数据。”首都医科大学心理（lǐ）与精神卫生学（xué）院（yuàn）副教授王长明告诉（sù）科技日报记（jì）者，由于（yú）采集睡眠数（shù）据的设备（bèi）及参数配置不（bú）同等因素（sù），睡眠数据质量参差（chà）不齐。

正因为如此，精准解析多模（mó）态且具有异构性的睡眠（mián）监测大数据，进而（ér）提供（gòng）高效、鲁（lǔ）棒性强、临床可解（jiě）释性（xìng）强（qiáng）的数（shù）据分（fèn）析算法，依然是智能睡眠医学领域的难题。