睡不著還在數綿羊？不如看看大數據是如何簡單改善睡眠問題的吧！

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你是不是早早的上床了，但是仍然輾轉反側1、2點才睡？你是不是立下flag今天早睡，但是還是熬到深夜？其實人這一生中，有30%時間是睡過去的，睡眠對我們是相當的重要，可以說睡眠的質量直接影響了我們生命的質量。而事實上，現代人的睡眠存在著很大的問題。2020年，中國小康睡眠指數調查顯示，中國人民中超過7層的人都存在睡眠問題，而女性又比男性的睡眠問題突出。

總而言之，現代人的睡眠問題越來越嚴重了，但是幸好，科學家們在嘗試從不同的途徑改善這個問題，本文將會介紹在大數據領域所做的改善。

新的數據來源

要了解利用大數據對睡眠科學的作用，我們了解直到最近，獲取臨床有用數據的主要方法是通過多導睡眠圖。這是在臨床環境中的一項復雜，昂貴且具有侵入性的測試，其中包括監視大腦活動，眼睛運動，肌肉活動，呼吸方式，骨骼肌激活和心律等。

如今，可以更舒適，更經濟地（最重要的是）大規模收集睡眠數據。這全都歸功于用于收集數據的新工具–各種可穿戴的傳感器，這些傳感器可提供有關可能影響某人睡眠方式的眾多因素的實時數據。而頭帶，手表，戒指，手鐲，甚至是配備有傳感器的床墊，它們都可以提供更多數據。

有了這些新的數據來源，睡眠科學家的工作量就大大增加了，其中包括來自“健康”睡眠者的更多數據，迄今為止，由于大多數接受多導睡眠圖檢查的人都是睡眠障礙者，因此對睡眠的研究仍然很少。

通過這些新來源收集的數據量確實是驚人的。早在2015年，Fullpower是睡眠跟蹤技術的領導者之一，其解決方案已被應用到不同制造商的產品中，該公司表示他們擁有2.5億晚睡眠的數據。還有諸如Sleepdata.org之類的組織，它們提供從各種研究和通過各種方法收集的大量數據集。

現有和潛在的應用

大數據在睡眠科學中已經有許多應用，從純粹面向醫療保健的應用到各種商業應用。

首先，分析睡眠數據的新方法一直在幫助臨床醫生在診斷和治療睡眠障礙方面取得進步。例如，在2013年，一個團隊發現了一種使用無線可穿戴多感官套件實時預測阻塞性睡眠呼吸暫停發作的方法（使用基于Dirichlet過程的混合高斯過程（DPMG）模型）。這可用于自適應地調整CPAP氣流或患者的姿勢，以防止此類病癥發作。

另一個潛在用途是監視對新藥物治療或手術后恢復過程對患者睡眠習慣的影響。除此之外，醫生還可以跟蹤患者的日常習慣并分析其對患者睡眠方式的影響（例如，進行更多的體育鍛煉可以改善睡眠）。

利用大數據方法進行睡眠科學研究的進步，還有智能床墊和床。這些床可以改變溫度，睡覺的人的姿勢，甚至可以通過識別輕度睡眠的時間來感知何時是最佳的喚醒時間。

無論是穿戴式的套件還是智能床墊，最終目標都是確保盡可能多的人獲得最佳睡眠，并確保患有睡眠障礙的人獲得個性化治療，從而最有效地緩解其癥狀。

警告

雖然，現在對睡眠的改善已經有了一些進步，但是仍然存在一些問題，首先，存在各種研究，組織和設備之間的數據異質性及其可變性（來源和時間之間）的問題。 雖然已經有人提出了一些解決方案，但是距離真正解決問題還有很長的路要走。有些睡眠數據質量很差，這對于睡眠科學的研究存在阻礙。甚至還有一部分報告顯示使用睡眠應用程序會產生反常的效果，在這種情況下，對優化睡眠習慣的癡迷使他們實際上失去了睡眠并失眠。

結論

大數據已成為睡眠科學的重要組成部分，它正在朝著正確的方向邁出大步。毫無疑問，隨著生物醫學大數據變得更加同質化并更加有效和謹慎地處理，這種關系在將來會變得更加牢固。

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