人工智能在睡眠呼吸暂停诊断中的应用
作者：
北京思力普睡眠研究所
【
原创
】
2023-04-17
研究目的
机器学习 (ML) 模型已被用于治疗睡眠障碍。 本综述旨在对有关 ML 技术在睡眠相关呼吸障碍诊断、分类和治疗中的现有数据进行总结。
方法
对截至 2022 年 1 月的 MedLine、EMBASE 和 Cochrane 数据库进行了系统搜索。
结果
我们的检索策略揭示了系统评价中包含的 132 项研究。 现有数据表明，ML 模型已成功用于诊断目的。 具体而言，ML 模型使用从心电图、脉搏血氧仪和声音信号中轻松获得的特征在诊断睡眠呼吸暂停方面表现出良好的性能。 同样，ML 在将睡眠呼吸暂停分为阻塞性和中枢性类别以及预测呼吸暂停严重程度方面表现良好。 现有数据显示，基于 ML 的睡眠呼吸暂停引导治疗取得了可喜的成果。 具体而言，可以通过 ML 模型指导手术治疗和持续气道正压通气治疗优化后的结果预测。
结论
ML 在睡眠相关呼吸障碍领域的采用和实施是有希望的。 可穿戴传感器技术和 ML 模型的进步可以帮助临床医生更准确、更有效地预测、诊断和分类睡眠呼吸暂停。
（叶妮摘自 Journal of Clinical Sleep Medicine. Published Online:March 1, 2023 ）
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