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人工智能在睡眠呼吸暫停診斷中的應用
時間：2023-04-17 作者：北京思力普睡眠研究所 【原創】
研究目的
機器學習 (ML) 模型已被用于治療睡眠障礙。 本綜述旨在對有關 ML 技術在睡眠相關呼吸障礙診斷、分類和治療中的現有數據進行總結。
方法
對截至 2022 年 1 月的 MedLine、EMBASE 和 Cochrane 數據庫進行了系統搜索。
結果
我們的檢索策略揭示了系統評價中包含的 132 項研究。 現有數據表明，ML 模型已成功用于診斷目的。 具體而言，ML 模型使用從心電圖、脈搏血氧儀和聲音信號中輕松獲得的特征在診斷睡眠呼吸暫停方面表現出良好的性能。 同樣，ML 在將睡眠呼吸暫停分為阻塞性和中樞性類別以及預測呼吸暫停嚴重程度方面表現良好。 現有數據顯示，基于 ML 的睡眠呼吸暫停引導治療取得了可喜的成果。 具體而言，可以通過 ML 模型指導手術治療和持續氣道正壓通氣治療優化后的結果預測。
結論
ML 在睡眠相關呼吸障礙領域的采用和實施是有希望的。 可穿戴傳感器技術和 ML 模型的進步可以幫助臨床醫生更準確、更有效地預測、診斷和分類睡眠呼吸暫停。
（葉妮摘自 Journal of Clinical Sleep Medicine. Published Online:March 1, 2023 ）
