科學家研發“智能睡衣”，輕鬆監測睡眠障礙

研究人員已經研發出舒適、可洗滌的“智能睡衣”，在家就能監測諸如睡眠呼吸暫停之類的睡眠障礙，無需粘性貼片、使用笨重的設備，也無需前往專門的睡眠診所。

研究團隊由劍橋大學領導，開發出了印刷織物傳感器，即使睡衣在頸部和胸部穿得很寬鬆，這種傳感器也能通過檢測皮膚的微小運動來監測呼吸。

嵌入智能睡衣中的傳感器通過一種“輕量級”人工智能算法進行訓練，能夠以98.6%的準確率識別六種不同的睡眠狀態，同時忽略諸如輾轉反側之類的常規睡眠動作。這種節能傳感器只需少量睡眠模式樣本，就能成功識別正常睡眠和睡眠障礙之間的差異。

研究人員表示，他們的智能睡衣對於英國數百萬受睡眠障礙困擾的人來說，有助於監測他們的睡眠，以及生活方式的改變可能對睡眠產生的影響。這項研究發表在《美國國家科學院院刊》上。

睡眠對人類健康至關重要，但超過60%的成年人睡眠質量不佳，這導致每年損失44到54個工作日，並且估計會使全球GDP降低1%。諸如口呼吸、睡眠呼吸暫停和打鼾等睡眠行爲是導致睡眠質量差的主要因素，還可能引發像心血管疾病、糖尿病和抑鬱症這樣的慢性病。

領導這項研究的劍橋石墨烯中心的路易吉·奧基平蒂（Luigi Occhipinti）教授說：“睡眠不好對我們的身心健康有巨大影響，這就是爲什麼適當的睡眠監測至關重要。然而，目前睡眠監測的金標準——多導睡眠圖（PSG）又貴又複雜，不適合在家中長期使用。”

家用設備比PSG簡單，像家庭睡眠測試設備，通常只關注單一狀況，而且體積龐大或佩戴不舒適。像智能手錶這樣的可穿戴設備，雖然佩戴起來更舒適，但只能推斷睡眠質量，無法有效準確地監測睡眠障礙。

奧奇平蒂說：“我們需要一種每晚使用起來既舒服又方便的東西，但它又要足夠精準，能提供有關睡眠質量的有意義的信息。”

爲了研發智能睡衣，奧奇平蒂和他的同事們以他們早期爲有言語障礙者研發智能項圈的工作爲基礎開展研究。該團隊重新設計了用於睡眠期間呼吸分析的石墨烯傳感器，並做了幾處設計改進以提高靈敏度。

奧奇平蒂說：“得益於我們所做的設計變更，這些傳感器能夠探測不同的睡眠狀態，同時不會受常規翻身的影響。靈敏度的提高也意味着這種智能衣物不需要緊緊地套在脖子上，很多人會覺得那樣不舒服。只要傳感器與皮膚接觸，它們就能提供高度精準的讀數。”

研究人員設計了一個名爲SleepNet的機器學習模型，該模型利用傳感器捕捉到的信號來識別睡眠狀態，包括鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中樞性睡眠呼吸暫停（CSA）和阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）。SleepNet是一個“輕量級”的人工智能網絡，它將計算複雜度降低到可以在便攜式設備上運行的程度，無需連接計算機或服務器。

奧欽平蒂表示：“我們精簡人工智能模型，直至以最高的準確度實現最低的計算成本。通過這種方式，我們能夠將主要的數據處理器直接嵌入傳感器中。”

這種智能睡衣在健康患者和患有睡眠呼吸暫停症的患者身上進行了測試，能夠以98.6%的準確率檢測多種睡眠狀態。通過特殊的上漿步驟處理智能睡衣，他們能夠提高傳感器的耐用性，這樣就可以用普通洗衣機清洗了。

這智能睡衣的最新版本還能夠進行無線數據傳輸，這意味着睡眠數據可以安全地傳輸到智能手機或計算機上。

奧奇平蒂表示：“睡眠對健康非常重要，可靠的睡眠監測對預防保健很關鍵。由於這種睡衣可以在家中使用，而不是在醫院或診所使用，它可以提醒用戶注意自己睡眠中的變化，然後他們可以與醫生討論這些變化。諸如鼻呼吸與口呼吸之類的睡眠行爲在英國國家醫療服務體系（NHS）的睡眠分析中通常不會被檢測到，但這可能是睡眠紊亂的一個指標。”

研究人員希望調整傳感器，讓其能用於一系列健康狀況或者家庭用途，如嬰兒監測，並且已經在與不同的患者羣體進行商討。他們還在努力提高傳感器的耐用性以實現長期使用。