人工智能在睡眠呼吸暫停診斷中的應(yīng)用
研究目的
機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型已被用于治療睡眠障礙。 本綜述旨在對(duì)有關(guān) ML 技術(shù)在睡眠相關(guān)呼吸障礙診斷、分類和治療中的現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)。
方法
對(duì)截至 2022 年 1 月的 MedLine、EMBASE 和 Cochrane 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了系統(tǒng)搜索。
結(jié)果
我們的檢索策略揭示了系統(tǒng)評(píng)價(jià)中包含的 132 項(xiàng)研究。 現(xiàn)有數(shù)據(jù)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(hào)中輕松獲得的特征在診斷睡眠呼吸暫停方面表現(xiàn)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(yù)測呼吸暫停嚴(yán)重程度方面表現(xiàn)良好。 現(xiàn)有數(shù)據(jù)顯示，基于 ML 的睡眠呼吸暫停引導(dǎo)治療取得了可喜的成果。 具體而言，可以通過 ML 模型指導(dǎo)手術(shù)治療和持續(xù)氣道正壓通氣治療優(yōu)化后的結(jié)果預(yù)測。
結(jié)論
ML 在睡眠相關(guān)呼吸障礙領(lǐng)域的采用和實(shí)施是有希望的。 可穿戴傳感器技術(shù)和 ML 模型的進(jìn)步可以幫助臨床醫(yī)生更準(zhǔn)確、更有效地預(yù)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 ）
