尽管许多人都患有睡眠障碍，但大多数人未被确诊，从而导致健康受损。现有的多导睡眠监测方法不易获得；它对患者来说成本高、负担重，并且需要专门的设施和人员。

在这里，佐治亚理工学院Woon-Hong Yeo报道了一种家用便携式系统，其中包括无线睡眠传感器和具有嵌入式机器学习功能的可穿戴电子设备。此外，还展示了它在评估睡眠质量和检测多名患者的睡眠呼吸暂停方面的应用。

文章要点

1）与使用大量笨重传感器的传统系统不同，柔软、全集成的可穿戴平台可在用户喜欢的任何地方提供自然睡眠。在一项临床研究中，检测大脑、眼睛和肌肉信号的面部贴片显示出与多导睡眠图相当的性能。

2）研究人员将健康对照者与睡眠呼吸暂停患者进行比较时，可穿戴系统可以检测阻塞性睡眠呼吸暂停，准确率为 88.5%。此外，深度学习提供了自动睡眠评分，展示了便携性和护理点可用性。

家用可穿戴电子产品可以确保支持便携式睡眠监测和家庭保健的前景广阔。

参考文献

Shinjae Kwon, et al, At-home wireless sleep monitoring patches for the clinical assessment of sleep quality and sleep apnea, Sci. Adv. 9, eadg9671 (2023)

DOI: 10.1126/sciadv.adg9671

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adg9671