“大数据与人（rén）工智能的发展（zhǎn），为‘失眠’状态的监测提供了（le）技术（shù）手段。但要解决失眠问题，就必须以物联网和人工智能等新兴技术（shù）为手段，以医（yī）工深度融合（hé）的方式，提（tí）出解决方案。”3月25日，香（xiāng）山科学会议（yì）在北京召开，北京大学信息（xī）科（kē）学技术学院副（fù）教授黄安鹏在会上说道。

此次会议主题（tí）为“面（miàn）向睡（shuì）眠健康的（de）智能（néng）感知（zhī）与计（jì）算”，与（yǔ）会学者各（gè）抒（shū）己见、讨（tǎo）论热烈，但都对我国智能睡（shuì）眠医学（xué）研（yán）究（jiū）达成共识（shí）——快速增长的睡眠健康需求（qiú）与我国（guó）落后的睡眠医（yī）学现状（zhuàng）之（zhī）间存在突出矛盾。

西（xī）南大（dà）学电子信息工程学院教授张远说，矛盾（dùn）体现在多方面，如便携的（de）微（wēi）扰（rǎo）睡眠监（jiān）测手段匮乏，用于临床诊断的（de）睡眠障碍生物标志（zhì）物（wù）亟待挖掘，拥（yōng）有自主知（zhī）识产权的睡眠数（shù）据分析模（mó）型与（yǔ）核心算法（fǎ）尚未建立（lì）等。

缺乏（fá）标准化的（de）睡眠（mián）大数据

中国睡眠（mián）研究（jiū）会（huì）发布的《中国睡眠诊疗现状调查报告》显（xiǎn）示，我国（guó）约（yuē）有1/3人口存在不（bú）同（tóng）程度的睡眠障碍，而全国三万多（duō）家医院中仅有3000多家（jiā）建立（lì）了睡眠监测室。

睡眠质量（liàng）评估（gū）是预防和治（zhì）疗睡眠（mián）障碍（ài）的先决条件。目前临床上（shàng）惯用（yòng）的监测手段是多导（dǎo）睡眠监测仪（PSG）。东南大学仪器科学与工程学院教授刘澄玉（yù）说：“PSG设备（bèi）本身导联较多、操（cāo）作（zuò）复杂、舒适性差，且价格昂贵（guì），并会在很大（dà）程（chéng）度（dù）上影响睡眠，在（zài）医院外的应用场景受到极大（dà）限制。”

虽然PSG是评估（gū）睡眠质量、诊断睡眠障碍疾病的“金标准”，但PSG可（kě）能无法（fǎ）全面准确反（fǎn）映真实的（de）睡（shuì）眠质量（liàng）。与会（huì）专家提出，要（yào）探索非接触式睡眠监测技术、微扰或（huò）无扰便（biàn）携式睡眠监（jiān）测技术等，而这（zhè）就（jiù）要求在睡眠监测的机理（lǐ）机制（zhì）技术规（guī）范、判断标准（zhǔn）和（hé）临床应用（yòng）实践指南方面尽快形成共识。

北京大学人民医（yī）院的韩芳教授（shòu）指出，睡眠监测获得的大数据包括脑电、心电、眼（yǎn）动、血氧、呼吸气流等十（shí）几（jǐ）种参（cān）数，这些数（shù）据在睡眠疾（jí）病（bìng）诊断领域（yù）具有（yǒu）重要应用。

“但目前（qián）尚（shàng）缺乏优质的睡（shuì）眠（mián）大数据。”首都（dōu）医（yī）科大（dà）学心理与精（jīng）神卫生学院副（fù）教授王长明告诉（sù）科技（jì）日报记者（zhě），由于采集睡眠数据（jù）的设备（bèi）及参数配置不同等因（yīn）素，睡眠数据质量参差不齐。

正（zhèng）因为如此，精准解析多模态且具有异构性的睡（shuì）眠监测大数据，进而提供高效、鲁棒性强、临床可解释性强的数据分析算法（fǎ），依然（rán）是智能（néng）睡眠医学领域的难题。