超過(guò)5,000萬(wàn)的美國(guó)人正在經(jīng)受睡眠障礙、以及包括帕金森和阿茲海默病等可以破壞睡眠的疾病。常規(guī)的方法來(lái)診斷和監(jiān)測(cè)這些疾病，通常需要在患者身上貼上各種電極和傳感器，這無(wú)疑加重了對(duì)患者睡眠的干擾。

　　如何能夠使得對(duì)睡眠問(wèn)題的診斷和研究更加容易呢？

　　來(lái)自MIT和馬薩諸塞州總醫(yī)院（MassachusettsGeneralHospital）的研究人員設(shè)計(jì)了一種監(jiān)測(cè)睡眠階段的新方法，而且不需要在身體上貼上各種各樣的傳感器。他們的設(shè)備使用了一個(gè)先進(jìn)的人工智能算法來(lái)分析人體周?chē)臒o(wú)線電信號(hào)，并且將這些信號(hào)的測(cè)量翻譯成睡眠的階段：淺度、深度以及快動(dòng)眼（REM）階段。

　　“設(shè)想一下，如果你的Wi-Fi路由器知道你在什么時(shí)間做夢(mèng)，并且可以檢測(cè)你是否有足夠的深度睡眠，這對(duì)于鞏固記憶是非常重要的，”研究的領(lǐng)導(dǎo)者電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授DinaKatabi表示，“我們的愿景是開(kāi)發(fā)健康的傳感器，能夠在無(wú)形中捕獲生理信號(hào)和重要的健康指標(biāo)，而不需要用戶以任何方式改變他們的行為。”

　　研究發(fā)表在了8月9日的機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議上。

　　遙控傳感

　　Katabi與她團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室。

　　此前，她們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了基于無(wú)線電的傳感器，使其能夠遠(yuǎn)程測(cè)量可以作為健康指標(biāo)的生命體征和行為。這些傳感器由無(wú)線設(shè)備組成，大小相當(dāng)于一臺(tái)手提電腦，能夠發(fā)出低功率的無(wú)線電頻率（RF）信號(hào)。當(dāng)無(wú)線電波被人體反射，微小的身體移動(dòng)都會(huì)使得反射的電波頻率發(fā)生改變。分析這些電波可以揭示生命體征，如脈搏和呼吸頻率。

　　“這是一個(gè)小的就像Wi-Fi一樣的盒子，可以安裝在家里，通過(guò)身體作用在RF信號(hào)上的標(biāo)記，分析這些反射信號(hào)并且發(fā)現(xiàn)身體的這些改變，”Katabi解釋說(shuō)。

　　Katabi和她的學(xué)生們也使用了這個(gè)方法創(chuàng)造了一個(gè)傳感器，稱為WiGait。這款傳感器可以通過(guò)無(wú)線信號(hào)測(cè)量走路的速度，這可以幫助醫(yī)生預(yù)測(cè)認(rèn)知減退、跌倒，某些心臟或者肺部疾病，或者其他的健康問(wèn)題。

　　在開(kāi)發(fā)了這些傳感器之后，Katabi考慮到類似的方法也可以用于監(jiān)測(cè)睡眠?，F(xiàn)在常規(guī)的研究手段，是讓患者一夜都呆在睡眠實(shí)驗(yàn)室里，并連接到諸如腦電圖（EEG）等監(jiān)視設(shè)備上。

　　“機(jī)會(huì)是非常大的，因?yàn)槲覀儧](méi)有很好的了解睡眠，而大量的人口又存在睡眠的問(wèn)題，”第一作者研究生MingminZhao表示，“我們有了這項(xiàng)技術(shù)，如果我們可以使得它有效，可以驅(qū)動(dòng)我們從一個(gè)睡眠研究需要在睡眠實(shí)驗(yàn)室中做幾個(gè)月的世界中，變成只要在家中持續(xù)進(jìn)行就可以。”

　　于是，為了達(dá)到這一目的，研究人員需要提出一種方式來(lái)將他們測(cè)量的數(shù)據(jù)翻譯成為幾個(gè)睡眠階段的脈搏、呼吸頻率以及運(yùn)動(dòng)，而最近先進(jìn)的人工智能使得訓(xùn)練計(jì)算機(jī)算法成為可能。算法被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取和分離信息，例如對(duì)于從研究人員傳感器中獲取的無(wú)線信號(hào)來(lái)說(shuō)，這些信號(hào)包含了大量與睡眠不相關(guān)的信息，對(duì)算法造成了干擾。MIT的研究人員因此提出了一種基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法，以消除不相關(guān)信息的干擾。

　　“周?chē)沫h(huán)境對(duì)我們的測(cè)量引入了很多不必要的變量。新穎之處在于我們能夠保有睡眠的信號(hào)，同時(shí)消除其余的，”聯(lián)合作者TommiJaakkola表示。他們的算法可以用于不同位置不同人員，不需要進(jìn)行任何的校驗(yàn)。

　　研究人員使用了這種方法對(duì)25名健康的志愿者進(jìn)行了測(cè)試。研究發(fā)現(xiàn)他們的技術(shù)精確度可以達(dá)到80%，與睡眠專家基于EEG測(cè)量的準(zhǔn)確度相當(dāng)。

　　“我們的設(shè)備允許你不但移除原本要施加于人體的傳感器，而且使得實(shí)驗(yàn)可以以更好的方式在家中進(jìn)行，并且也使得醫(yī)生以及睡眠專家的工作更加便捷，”Katabi表示，“他們不必在重重的數(shù)據(jù)中進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記。”

　　睡眠不足

　　其他的研究人員曾嘗試使用無(wú)線信號(hào)來(lái)監(jiān)測(cè)睡眠，但是這些系統(tǒng)只有65%的精確度并且主要定義受試者是醒著還是睡眠狀態(tài)，并不能夠區(qū)分他們所在的睡眠階段。Katabi和她的同事們能夠通過(guò)訓(xùn)練他們的算法提升對(duì)不必要的無(wú)線信號(hào)去除的能力，去除從房間內(nèi)其他物體反射的無(wú)線信號(hào)，只包含睡眠的人體所反映的數(shù)據(jù)。

　　現(xiàn)在，研究人員計(jì)劃使用這項(xiàng)技術(shù)研究帕金森疾病如何影響睡眠。

　　“當(dāng)你想到帕金森病，你就會(huì)想到運(yùn)動(dòng)的障礙，但是疾病與很復(fù)雜的睡眠不足相關(guān)，關(guān)于這一點(diǎn)，我們目前還沒(méi)有完全解讀，”Katabi指出。

　　這種新式的傳感器可以用來(lái)學(xué)習(xí)阿茲海默病所導(dǎo)致的睡眠改變，與睡眠障礙，例如失眠與睡眠呼吸暫停。它也有望用于研究睡眠中的癲癇發(fā)作，這在通常的研究中是很難被發(fā)現(xiàn)的。

　　在未來(lái)，這種家用的睡眠監(jiān)測(cè)裝置有望能夠收集大量的數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)積累對(duì)于科學(xué)家們進(jìn)一步解讀睡眠相關(guān)疾病的奧秘，也許有著意想不到的作用。