研究人员报告说，人工智能算法可以改善诊断、治疗以及我们对睡眠障碍的整体理解。

“该算法非常精确。 我们完成了各种测试，其性能可与全球该领域最好的医生相媲美，”哥本哈根大学计算机科学系博士、该杂志该研究的主要作者 Mathias Perslev 说。 npj数字医学.

今天的睡眠障碍检查通常从进入睡眠诊所开始。 在这里，使用各种测量仪器监测一个人的夜间睡眠。 然后，睡眠障碍专家会检查患者夜间睡眠的 7-8 小时测量值。

医生手动将这7-8小时的睡眠分成30秒的间隔，所有这些都必须归类到不同的睡眠阶段，比如REM（快速眼动）睡眠、浅睡眠、深度睡眠等- 算法可以在几秒钟内执行的消耗性工作。

“这个项目让我们能够证明使用机器学习可以非常安全地进行这些测量——这具有重要意义，”神经生理学教授兼丹麦睡眠医学中心负责人 Poul Jennum 说。 “通过节省大量工作时间，可以有效评估和诊断更多患者。”

仅在丹麦首都地区，每年就有超过 4,000 项多导睡眠图测试（称为 PSG 或睡眠研究）对患有以下疾病的患者进行 睡眠呼吸暂停 和更复杂的睡眠障碍。

医生分析 PSG 研究需要 1.5-3 小时。 因此，仅在丹麦首都地区，部署新算法就可以节省 6,000 到 12,000 个小时的医疗时间。

通过从各种来源收集数据，该算法背后的研究人员已经能够确保最佳功能。 总共收集了来自美国和许多欧洲国家的 20,000 个晚上的睡眠并用于训练算法。

“我们收集了来自各大洲、睡眠诊所和患者群体的睡眠数据。 该算法在如此多样化的条件下运行良好这一事实是一个突破，”领导该项目的计算机科学方面的 Perslev 和 Christian Igel 解释说。 “实现这种概括是医学数据分析中最大的挑战之一。”

研究人员希望该算法将有助于帮助世界各地的医生和研究人员了解更多关于 睡眠障碍 在未来。

睡眠分析软件可在以下网址免费获得 睡眠.ai.ku.dk 任何人都可以在任何地方使用，包括附近没有睡眠诊所的地方。

“这个算法只需要通过常见的临床仪器进行一些测量。 因此，在可能无法获得最新设备或专家的发展中国家，使用该软件可能尤其重要，”Perslev 说。

研究人员现在正在与丹麦医生合作，以获得批准用于临床的软件和算法。

Sumber: 哥本哈根大学