利用技術(shù)手段來幫助改善睡眠問題是現(xiàn)在發(fā)展的一個主要趨勢，其中以可穿戴設(shè)備追蹤為主，而具有人工智能技術(shù)支持的設(shè)備又占據(jù)優(yōu)勢地位。那這樣的設(shè)備真的能改善我們的睡眠狀況嗎？人工智能在睡眠追蹤領(lǐng)域有何利弊？ Hilary Thompson在本文中分析了上述問題，并就人工智能技術(shù)應(yīng)用于睡眠追蹤的未來進行了展望。
大約有 7000 萬人備受睡眠問題的困擾，現(xiàn)在，這些人更加傾向于求助技術(shù)手段來幫助他們解決這一問題?？纱┐魇浇∩碓O(shè)備正在嘗試解決這一問題，而在這其中，具有人工智能技術(shù)支持的設(shè)備占據(jù)了領(lǐng)先地位。隨著機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等華麗的術(shù)語出現(xiàn)在一款款產(chǎn)品的背后，那些流行的 AI 睡眠追蹤器生產(chǎn)商們也在引導(dǎo)者更多消費者購買他們的設(shè)備和應(yīng)用程序來改善睡眠習(xí)慣。
我們?yōu)檫@些看似先進的睡眠設(shè)備投入了大量的成本，但它們真的能幫助我們睡得更好嗎？
睡眠追蹤設(shè)備備受歡迎
據(jù)應(yīng)用拍賣商店 Apptopia 通信部門主管 Adam Blacker 表示，在過去半年的時間里，近 1150 萬人（確切來說是 11490230 人）下載了蘋果 iOS 平臺上排名前十的睡眠應(yīng)用程序之一。而這一令人感覺驚訝的數(shù)字只是全球睡眠追蹤設(shè)備使用人數(shù)的百分之一。
FusionHealth 致力于幫助企業(yè)雇主解決員工睡眠問題，公司首席醫(yī)療官 Jeffrey Durmer 博士表示，美國有 37.8％ 的人正在使用可穿戴技術(shù)設(shè)備和服務(wù)。他說道：“泛泛的來說，睡眠追蹤技術(shù)已經(jīng)幫助提高了睡眠在大多數(shù)人心目中的重要性。而在此之前，由于睡眠不足原因而導(dǎo)致美國公眾健康問題日益嚴峻，因此這些睡眠追蹤設(shè)備是非常必要的一個創(chuàng)新成果。”
人工智能技術(shù)創(chuàng)新
人工智能技術(shù)支持下的睡眠追蹤設(shè)備一直宣稱自己能夠檢測睡眠行為、幫助消費者改變一些不良睡眠習(xí)慣。而一些睡眠追蹤服務(wù)供應(yīng)商，例如 Sleep Watch 和 Rhythm 等，采用機器學(xué)習(xí)模型，為消費者常見的睡眠障礙提供預(yù)測性診斷。麻省理工學(xué)院睡眠研究實驗室在這一想法基礎(chǔ)上更進一步，推出了一項創(chuàng)新成果，通過先進的人工智能算法來追蹤睡眠習(xí)慣，而無需用機器或設(shè)備來追蹤。
麻省理工學(xué)院這一技術(shù)創(chuàng)新的目標(biāo)在于無線監(jiān)測用戶的睡眠行為，并利用監(jiān)測結(jié)果來診斷睡眠障礙。 雖然麻省理工學(xué)院的算法經(jīng)過培訓(xùn)，可以幫助研究人員得到相比消費者可用的應(yīng)用程序和設(shè)備工具更為準確的結(jié)果，但即便是像這樣的高端技術(shù)可能也不足以精確診斷睡眠問題。
人工智能睡眠追蹤的問題
根據(jù) Sleep Shepherd 的創(chuàng)始人兼總裁 Michael Larson 的說法，人工智能算法的問題在于“當(dāng)下大多數(shù)人工智能算法的核心是模式匹配。而在睡眠技術(shù)領(lǐng)域所存在的一個問題就是，算法中使用的模式是有缺陷的，它們無法很好地來描述睡眠狀態(tài)。”
Larson 指出，雖然人工智能在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用很強大，但睡眠數(shù)據(jù)“并不像游戲中出現(xiàn)的常規(guī)模式那樣簡單”。當(dāng)它的算法基礎(chǔ)與運動傳感器發(fā)生偏離的時候，AI 就會存在缺陷，可能會給出不準確的數(shù)據(jù)。因此，睡眠追蹤器技術(shù)可能還要經(jīng)過很長一段時間，才能讓人工智能在其中發(fā)揮出作用。
睡眠追蹤器數(shù)據(jù)提供了一個起點
如果說意識到問題是去解決問題的第一步，那 AI 睡眠追蹤器正在引領(lǐng)我們走上獲取解決方案的道路。雖然算法可能不夠精確，無法完全診斷用戶睡眠問題并給出推薦治療方案，但通過追蹤器獲得的結(jié)果至少可以幫助用戶在咨詢醫(yī)生時提供更為詳盡的信息。
購買一款睡眠追蹤器，并且僅僅依靠追蹤結(jié)果就想能夠改善睡眠就像是購買了一款根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，適用于其他人的特殊床墊一樣。僅僅因為有 40% 的美國人認為 80X60 英寸（約為 203X152 厘米） 的床墊最為舒適并不代表這樣尺寸的床墊就適合你。同樣道理，根據(jù)別人的結(jié)果所進行訓(xùn)練的追蹤器認為你可能存在某個睡眠問題并不代表你真的就存在這個問題。
這其中需要經(jīng)過大量的實驗，大量的錯誤之后才能真正確定你的睡眠問題。算法得出的結(jié)果可能發(fā)生錯誤，同樣根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果來給出的睡眠指導(dǎo)建議也可能發(fā)生錯誤。當(dāng)然，這樣對你評估自己的睡眠問題有了一個不錯的起點，之后還需要進一步的研究來充分了解問題。
實驗是關(guān)鍵所在，與此同時追蹤用戶的總體睡眠狀態(tài)也同樣重要。Reverie 幻知曲睡眠研究專家 Benjamin Smarr 博士鼓勵人們每晚在相同時間上床睡覺，并留意他們早晨的感覺和狀態(tài)。對咖啡因和酒精攝入量以及就寢時間等因素進行試驗，并將其結(jié)果與追蹤數(shù)據(jù)進行比較將得出有價值的反饋。
展望未來
盡管存在用戶錯誤和分析不準確的可能性，人工智能在睡眠技術(shù)方面仍然有著光明的未來。Durmer 博士表示：“通過了解個體睡眠模式，睡眠追蹤器可能會利用 AI 技術(shù)來更好的預(yù)測用戶的睡眠/起床狀態(tài)以及包括不寧腿綜合征和阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征等睡眠障礙。”AI 技術(shù)能夠?qū)⒆粉櫾O(shè)備作為“臨床前”的一種檢測手段，因此可以顯著改善用戶自我分析的表現(xiàn)，降低睡眠障礙患者的診斷風(fēng)險。
除此之外，睡眠追蹤設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)功能也有無限的可能性。REM-Fit 技術(shù)開發(fā)主管 Miguel Marrero 指出：“睡眠追蹤器不僅可以幫助用戶確保入睡前落鎖以及晨起咖啡沖泡等事宜，而且在用戶睡眠過程中也一直保持活躍狀態(tài)。這些追蹤器可以實現(xiàn)與控溫器、空調(diào)。音頻設(shè)備甚至是報警系統(tǒng)的連接，通過環(huán)境控制來優(yōu)化用戶睡眠質(zhì)量。”
人工智能有帶動睡眠技術(shù)走向未來的潛力。能夠嘗試診斷睡眠障礙、監(jiān)測生命體征，并根據(jù)睡眠數(shù)據(jù)告訴用戶什么時候上床睡覺的設(shè)備已經(jīng)成為現(xiàn)在，消費者的誤解是這些設(shè)備無法實現(xiàn)他們最大功效的唯一障礙。
雖然睡眠追蹤器看上去有著很酷的技術(shù)支持，好像可以獨立解決你所有的睡眠問題，但其實仍然需要你投入其中，持有所保留的態(tài)度來得出你自己的見解。來自人工智能睡眠追蹤器的數(shù)據(jù)可能會幫助你更好地了解睡眠模式，但解碼這些信息背后的意義顯然不能單靠機器學(xué)習(xí)來完成。
