[发明专利]基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统

说明书

本发明实例提供了基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统，该系统可以自动爬取更新实时数据并建立“睡眠”有关中英文真实世界研究数据库，自动完成睡眠质量检测评估及半智能查找睡眠质量影响因素，智能判断用户近期睡眠质量状况，并实现自动优化系统模型，解决了现有技术中人们通常只能通过到医院监测并通过药物控制才能了解自己的睡眠质量并加以改善，而无法在家里自己就可以监测自身的睡眠质量，有时在自己没留意的情况下就引发了睡眠质量问题，而全然不知自己错过了最好治疗时间的问题。

技术领域

本发明属于睡眠研究技术领域，具体涉及基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统。

背景技术

人类生命的三分之一是处在睡眠中，良好的睡眠是恢复体力、维持心理和生理健康的必备条件。睡眠质量与人类的身心健康息息相关，睡眠充足可以提高工作效率、精力充沛、促进人体生长发育。睡眠不足会导致疲劳、精神涣散、注意力下降、记忆力差，更甚者可能导致糖尿病、肥胖、抑郁、睡眠紊乱、睡眠呼吸暂停综合征等疾病。人们已经逐步认识到睡眠健康的重要性，并得知睡眠阶段分布情况对睡眠质量起至关重要的作用。所以，对人类睡眠数据的获取和分析，以及对睡眠质量的评估和睡眠疾病的诊断都有极其重要的应用价值和研究价值。

人类睡眠数据的获取方法主要分为两类，第一类是多导睡眠图(Polysomnography，简称PSG)。第二类是体动图。PSG是诊断睡眠紊乱和预测睡眠质量的黄金标准，通过一些放置在人身体相应位置的电极来检测人整晚的睡眠情况，并提供多种生理信号。PSG通过12个信道和22个探针可以检测人类的很多身体功能，例如EEG信道搜集脑电波信号用来检测肢体运动和大脑波动活动，EOG信道搜集眼电波信号用来监测眼部运动，ECG信道搜集心电波信号用来监测心率，以及对呼吸率、气流、血氧饱和度等的监测。通过PSG方法搜集到的数据包括睡眠的各个阶段的起始时间、结束时间、总睡眠时间、睡眠质量等，准确度达到80％以上。而体动图是根据身体运动来预测睡眠，并将整晚睡眠分为睡眠和觉醒两个阶段。设备佩戴在手臂上记录一整晚的体动加速度数据，与远端的计算机实时的进行传输、分析和管理。要求测试者要携带嵌入加速度传感器的设备。还有一些产品利用声音来判断睡眠还是觉醒状态，不需要整完携带，如智能手机上的Android应用Sleep AsAndroid和iOS上的应用Sleep Time等，但是在睡眠监测市场上的这些应用都没有对识别的准确度进行分析。

本申请发明人在实现本申请实例的过程中，发现目前睡眠质量研究中睡眠数据的获取方法大多停留在医疗器械硬件上的研究与生物医药领域的探索，人们通常只能通过到医院监测并通过药物控制才能了解自己的睡眠质量并加以改善，而无法在家里自己就可以监测自身的睡眠质量，有时在自己没留意的情况下就引发了睡眠质量问题，而全然不知自己错过了最好治疗时间。

发明内容

本发明实例通过提供基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统，该系统可以自动爬取更新实时数据并建立“睡眠”有关中英文真实世界研究数据库，自动完成睡眠质量检测评估及半智能查找睡眠质量影响因素，智能判断用户近期睡眠质量状况，并实现自动优化系统模型，解决了现有技术中人们通常只能通过到医院监测并通过药物控制才能了解自己的睡眠质量并加以改善，而无法在家里自己就可以监测自身的睡眠质量，有时在自己没留意的情况下就引发了睡眠质量问题，而全然不知自己错过了最好治疗时间的问题。

基于真实世界研究的智能睡眠监测方法，包括步骤：

S1：确立评价对象，获取所述评价对象的真实世界历史睡眠数据；

S2：对步骤S1的真实世界历史睡眠数据进行清洗和分类后，通过情感分析获取睡眠质量评估数据集；

S3：训练步骤S2的睡眠质量评估数据集，建立睡眠非相关数据的睡眠质量预测模型；

S4：获取所述评价对象的真实世界当前非相关数据组成输入集，通过步骤S3的睡眠质量预测模型输出睡眠质量评价结果；