研究人员开发了一种舒适的、可洗涤的“智能睡衣”，可以在家中监测如睡眠呼吸暂停等睡眠障碍，而无需使用粘贴电极、笨重设备或前往专科睡眠诊所。
“我们需要一种既舒适又易于每晚使用的设备，同时其精度足以提供有关睡眠质量的有意义信息，”剑桥大学的路易吉·奥奇平蒂（Luigi Occhipinti）教授说道。
该团队由剑桥大学领导，开发了可以检测皮肤微小运动的印刷织物传感器，即使智能睡衣松松地穿在颈部和胸部也能监测呼吸。
智能睡衣中嵌入的传感器经过训练，使用一种“轻量级”AI算法，能够以98.6%的准确性识别六种不同的睡眠状态，同时忽略正常的翻身动作。这些节能传感器只需少量的睡眠模式示例即可成功区分正常和紊乱的睡眠。
研究人员表示，他们的智能睡衣可以帮助英国数百万人监测他们的睡眠情况，以及生活方式变化对其睡眠的影响。研究结果发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。
睡眠对人类健康至关重要，但超过60%的成年人经历了睡眠质量差的问题，导致每年损失44至54个工作日，并估计全球GDP减少约1%。诸如口呼吸、睡眠呼吸暂停和打鼾等睡眠行为是导致睡眠质量差的主要因素，可能会引发慢性疾病，如心血管疾病、糖尿病和抑郁症。
“不良睡眠对我们的身心健康有巨大影响，因此适当的睡眠监测非常重要，”来自剑桥石墨烯中心的奥奇平蒂教授说，“然而，目前的睡眠监测黄金标准——多导睡眠图（PSG），价格昂贵、操作复杂，不适合长期家庭使用。”
比PSG更简单的家用设备，如家用睡眠测试仪，通常只关注单一条件，并且体积庞大或不舒适。可穿戴设备如智能手表虽然佩戴更舒适，但只能推测睡眠质量，无法有效监测紊乱的睡眠。
“我们需要一种既舒适又易于每晚使用的设备，同时其精度足以提供有关睡眠质量的有意义信息，”奥奇平蒂说。
为了开发智能睡衣，奥奇平蒂和他的同事们基于他们早期为有言语障碍的人开发的智能项圈进行了改进。团队重新设计了基于石墨烯的呼吸分析传感器，并进行了一些设计改进以提高灵敏度。
“由于我们所做的设计改进，传感器能够检测不同的睡眠状态，同时忽略正常的翻身动作，”奥奇平蒂说。“改进后的灵敏度还意味着智能服装不必紧贴颈部佩戴，这许多人会感到不适。只要传感器接触皮肤，它们就能提供高度准确的读数。”
研究人员设计了一个名为SleepNet的机器学习模型，该模型使用传感器捕捉到的信号来识别包括鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中枢性睡眠呼吸暂停（CSA）和阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）在内的睡眠状态。SleepNet是一个“轻量级”AI网络，它简化了计算复杂度，使得该模型可以在便携设备上运行，而无需连接计算机或服务器。
“我们修剪了AI模型，使其在最低计算成本下达到最高精度，”奥奇平蒂说。“这样我们可以直接将主要数据处理器嵌入传感器中。”
智能睡衣在健康患者和患有睡眠呼吸暂停的患者身上进行了测试，能够以98.6%的准确性检测各种睡眠状态。通过特殊淀粉处理步骤，他们提高了传感器的耐用性，使其可以通过常规洗衣机清洗。
最新版本的智能睡衣还具备无线数据传输功能，这意味着睡眠数据可以安全传输到智能手机或电脑。
“睡眠对健康至关重要，可靠的睡眠监测对于预防性护理非常关键，”奥奇平蒂说。“由于这种服装可以在家中使用，而不是在医院或诊所，它可以提醒用户睡眠的变化，然后他们可以与医生讨论。诸如鼻呼吸与口呼吸之类的睡眠行为通常不会在NHS睡眠分析中被发现，但它可能是紊乱睡眠的指标。”
研究人员希望将传感器适应于各种健康状况或家庭用途，例如婴儿监测，并已与不同患者群体进行了讨论。他们也在努力提高传感器的耐用性，以实现长期使用。
这项研究部分得到了欧盟石墨烯旗舰计划、Haleon和工程与物理科学研究委员会（EPSRC）的支持，后者是英国研究创新（UKRI）的一部分。
(全文结束)
