大数据和人工智能的发展为“失眠”状态的监测提供了技术手段。然而，要解决失眠问题，需要以物联网、人工智能等新兴技术为手段，以医学与工程学深度融合的方式提出解决方案。3月25日，香山科学大会在京召开。北京大学信息科学与技术学院副教授黄安鹏在会上表示。本次会议的主题是“睡眠健康的智能感知与计算”。他们都对中国智能睡眠医学研究达成共识——快速增长的睡眠健康需求与中国落后的睡眠医学现状矛盾突出。西南大学电子与信息工程学院教授张元表示，矛盾体现在多方面，如便携式睡眠监测手段缺乏，临床诊断的睡眠障碍生物标志物亟待发现，睡眠尚未建立具有自主知识产权的数据分析模型和核心算法等缺乏标准化的睡眠大数据中国睡眠研究会发布的数据显示，中国约1/3的人口存在不同程度的睡眠障碍度，但在全国3万多家医院中，只有3000多家建立了睡眠监测室。睡眠质量评估是预防和治疗睡眠障碍的前提。目前临床上常用的监测方法是多导睡眠图（PSG）。东南大学仪器科学与工程学院教授刘成宇说：“PSG设备本身导联多，操作复杂，舒适性差，而且价格昂贵，长期使用会影响睡眠。在很大程度上，院外的应用场景受到很大限制。”虽然PSG是评价睡眠质量、诊断睡眠障碍的“金标准”，但PSG未必能全面、准确地反映真实的睡眠质量。与会专家建议，有必要探索非接触式睡眠监测技术、最小或无干扰的便携式睡眠监测技术等，这需要尽快在技术规范、判断标准上形成共识，以及睡眠监测的临床应用实践指南。北京大学人民医院韩方教授指出，睡眠监测获得的大数据包括脑电图、心脏这些数据在睡眠疾病诊断领域有重要应用。“但是，目前仍然缺乏高质量的睡眠大数据。”首都医科大学心理与心理健康学院副教授王昌明告诉科技日报记者，由于设备不同等因素睡眠数据采集和参数配置，睡眠数据质量参差不齐，正因如此，准确分析多模态和异质性，提供高效、稳健、临床可解释的数据分析，仍然是智能睡眠医学领域的难题基于睡眠监测大数据的算法。
