目前，人工智能技术在失眠数字疗法领域的应用主要是借助机器学习和深度学习算法，依托大量数据，为患者进行无监督、有监督或自我监督的相关睡眠训练，并通过数据学习，使模型具备处理复杂任务的能力。随着技术的突破和算力的增强，人工智能技术在睡眠医学领域的应用正从“辅助工具”升级为“核心驱动力”，最终促使睡眠健康管理更易于实现。
一名睡眠障碍患者正进行智能睡眠监测
打造睡眠评估新方法
长期以来，睡眠障碍评估始终面临两大难题：一是主观偏差，二是数据碎片化。患者往往由于记忆偏差或认知局限，难以精准描述自身症状。尽管多导睡眠监测被视为评估睡眠障碍的“金标准”，但其应用一直受限于设备的复杂性以及高昂的成本。
人工智能技术被引入后，借助整合可穿戴设备、生物传感器与多模态数据以及利用多源数据与运用深度学习算法，实现了睡眠障碍评估的客观化、动态化与普及化。
传统评估手段主要依赖主观报告和实验室监测，因效率低、成本高而难以普及。而人工智能技术通过机器学习算法动态分析心率、体动、血氧等实时生理指标，结合环境数据（如光线、噪音），可构建出个体睡眠的“全息画像”。
深度学习算法中的卷积神经网络可精准区分不同的睡眠阶段，准确率超90%。长短期记忆网络则能识别呼吸暂停事件的周期性特征，筛查阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的灵敏度达85%。实践表明，通过深度学习，人工智能诊断睡眠障碍的整体准确率可达80%以上。
此外，借助人工智能技术对数字化量表进行自动化处理，能进一步提高评估效率。其自然语言处理技术可解析患者描述的“入睡困难”“多梦”等模糊表述，并将其转化为结构化数据，实时生成可视化报告，为早期干预提供科学依据。
量身定制睡眠修复方案
睡眠障碍具有极强的异质性，其病因可能涉及心理、生理、环境等多种因素。借助动态学习与自适应优化技术，人工智能技术可依据用户特征和智能评估结果，生成个性化的睡眠修复方案。
以数字化认知行为疗法为例，传统数字化工具因缺乏灵活性，应用受到限制。而由人工智能技术驱动的强化学习算法，能够依据患者的治疗响应（例如睡眠日记数据、心率变异性），实时调整睡眠修复干预策略。
具体来看，在治疗过程中，如果患者连续3日未达到睡眠效率目标，系统会自动降低睡眠限制强度，以防止过度疲劳。又如，针对伴有焦虑症状的失眠患者，人工智能技术会优先推送放松训练音频，并与智能家居联动，调节卧室灯光的色温，促进褪黑素分泌。
一项随机对照试验显示，经人工智能技术优化的认知行为疗法，在6周内使患者的睡眠潜伏期从52分钟缩短至22分钟，其疗效与人工指导相当，但成本可降低60%。
此外，人工智能技术的跨界融合能力，进一步拓宽了其在睡眠修复领域的应用范围。当人工智能技术与神经调控技术结合时，能够实时分析脑电信号，在检测到睡眠纺锤波减少的情况时，触发闭环声波刺激，以延长深睡眠的时长。当人工智能技术与虚拟现实（VR）技术协同运作时，可生成定制化场景（例如森林漫步、海浪声等），借助沉浸式体验，缓解睡前焦虑情绪，增强治疗效果。
技术本身有待持续完善
当前，大语言模型在自然语言处理领域正逐步成为应用最为广泛且潜力巨大的模型，为睡眠健康服务开创了全新场景。然而，人们对于其在医疗领域的应用仍需秉持审慎态度，以保障医疗安全。
技术问题人工智能技术的强大算力使其可以全天候24小时为人服务，但模型的“幻觉”风险不容忽视，例如生成虚构的、不准确的甚至有害的内容。此外，随着多模态大模型的不断发展，人工智能技术或能结合语音、图像等多维数据，为认知行为疗法提供更自然的交互支持，但其核心仍是为人类专家赋能，而非替代医者的专业判断与伦理责任。
观念问题在睡眠医学领域的发展进程中，医生面临着技术迭代与应用落地的双重课题。一方面需审慎采用具有充分临床验证的成熟技术体系，另一方面应以创新思维和包容心态，接纳前沿科技突破。
应用问题在实际临床工作中，人工智能技术的运用面临重重挑战。例如，在数字医疗数据的采集与利用中，尤其是人工智能技术模型训练过程中，如何在确保算法效能的前提下实现数据的可追溯性与匿名化，仍是行业亟待突破的难点。
为此，建议进一步建立分层授权机制与分布式存储体系，明确数据使用边界，使患者对自身信息的控制权从“被动同意”转向“动态管理”，真正实现“数据可用不可见”的安全愿景。
从目前人工智能技术在医疗领域的发展态势来看，未来，该技术将与人类达成深度互补，医生的角色会从“操作者”转变为“人工智能技术训练师”和“伦理审查者”。
为实现临床诊疗效能、医患操作便捷性以及医疗成本间的动态平衡，有必要构建政、产、学、研协同创新机制，即由监管机构借助政策引导来建立标准体系，科研院所深入开展基础性研究，产业界则需聚焦产品研发与临床应用的有效对接。此种多方共建的生态体系，将推动数字医疗技术的转化与落地，最终使患者能够享受到更为优质、普惠的健康服务。
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文：南方医科大学南方医院精神心理科（睡眠医学中心）主任、脑病研究院副院长 张斌
编辑：夏海波 刘洋 张浦杨 管仲瑶
校对：李诗尧
审核：秦明睿 徐秉楠
