利用技術手段來幫助改善睡眠問題是現在發展的一個主要趨勢，其中以可穿戴設備追蹤為主，而具有人工智能技術支持的設備又占據優勢地位。那這樣的設備真的能改善我們的睡眠狀況嗎？人工智能在睡眠追蹤領域有何利弊？HilaryThompson在本文中分析了上述問題，并就人工智能技術應用于睡眠追蹤的未來進行了展望。

大約有7000萬人備受睡眠問題的困擾，現在，這些人更加傾向于求助技術手段來幫助他們解決這一問題。可穿戴式健身設備正在嘗試解決這一問題，而在這其中，具有人工智能技術支持的設備占據了領先地位。隨著機器學習和神經網絡等華麗的術語出現在一款款產品的背后，那些流行的AI睡眠追蹤器生產商們也在引導者更多消費者購買他們的設備和應用程序來改善睡眠習慣。

我們為這些看似先進的睡眠設備投入了大量的成本，但它們真的能幫助我們睡得更好嗎？

睡眠追蹤設備備受歡迎

據應用拍賣商店Apptopia通信部門主管AdamBlacker表示，在過去半年的時間里，近1150萬人（確切來說是11490230人）下載了蘋果iOS平臺上排名前十的睡眠應用程序之一。而這一令人感覺驚訝的數字只是全球睡眠追蹤設備使用人數的百分之一。

FusionHealth致力于幫助企業雇主解決員工睡眠問題，公司首席醫療官JeffreyDurmer博士表示，美國有37.8％的人正在使用可穿戴技術設備和服務。他說道：“泛泛的來說，睡眠追蹤技術已經幫助提高了睡眠在大多數人心目中的重要性。而在此之前，由于睡眠不足原因而導致美國公眾健康問題日益嚴峻，因此這些睡眠追蹤設備是非常必要的一個創新成果。”

人工智能技術創新

人工智能技術支持下的睡眠追蹤設備一直宣稱自己能夠檢測睡眠行為、幫助消費者改變一些不良睡眠習慣。而一些睡眠追蹤服務供應商，例如SleepWatch和Rhythm等，采用機器學習模型，為消費者常見的睡眠障礙提供預測性診斷。麻省理工學院睡眠研究實驗室在這一想法基礎上更進一步，推出了一項創新成果，通過先進的人工智能算法來追蹤睡眠習慣，而無需用機器或設備來追蹤。

麻省理工學院這一技術創新的目標在于無線監測用戶的睡眠行為，并利用監測結果來診斷睡眠障礙。雖然麻省理工學院的算法經過培訓，可以幫助研究人員得到相比消費者可用的應用程序和設備工具更為準確的結果，但即便是像這樣的高端技術可能也不足以精確診斷睡眠問題。

人工智能睡眠追蹤的問題

根據SleepShepherd的創始人兼總裁MichaelLarson的說法，人工智能算法的問題在于“當下大多數人工智能算法的核心是模式匹配。而在睡眠技術領域所存在的一個問題就是，算法中使用的模式是有缺陷的，它們無法很好地來描述睡眠狀態。”

Larson指出，雖然人工智能在游戲領域的應用很強大，但睡眠數據“并不像游戲中出現的常規模式那樣簡單”。當它的算法基礎與運動傳感器發生偏離的時候，AI就會存在缺陷，可能會給出不準確的數據。因此，睡眠追蹤器技術可能還要經過很長一段時間，才能讓人工智能在其中發揮出作用。

睡眠追蹤器數據提供了一個起點

如果說意識到問題是去解決問題的第一步，那AI睡眠追蹤器正在引領我們走上獲取解決方案的道路。雖然算法可能不夠精確，無法完全診斷用戶睡眠問題并給出推薦治療方案，但通過追蹤器獲得的結果至少可以幫助用戶在咨詢醫生時提供更為詳盡的信息。

購買一款睡眠追蹤器，并且僅僅依靠追蹤結果就想能夠改善睡眠就像是購買了一款根據統計數據表明，適用于其他人的特殊床墊一樣。僅僅因為有40%的美國人認為80X60英寸（約為203X152厘米）的床墊最為舒適并不代表這樣尺寸的床墊就適合你。同樣道理，根據別人的結果所進行訓練的追蹤器認為你可能存在某個睡眠問題并不代表你真的就存在這個問題。

這其中需要經過大量的實驗，大量的錯誤之后才能真正確定你的睡眠問題。算法得出的結果可能發生錯誤，同樣根據統計結果來給出的睡眠指導建議也可能發生錯誤。當然，這樣對你評估自己的睡眠問題有了一個不錯的起點，之后還需要進一步的研究來充分了解問題。

實驗是關鍵所在，與此同時追蹤用戶的總體睡眠狀態也同樣重要。Reverie幻知曲睡眠研究專家BenjaminSmarr博士鼓勵人們每晚在相同時間上床睡覺，并留意他們早晨的感覺和狀態。對咖啡因和酒精攝入量以及就寢時間等因素進行試驗，并將其結果與追蹤數據進行比較將得出有價值的反饋。

展望未來

盡管存在用戶錯誤和分析不準確的可能性，人工智能在睡眠技術方面仍然有著光明的未來。Durmer博士表示：“通過了解個體睡眠模式，睡眠追蹤器可能會利用AI技術來更好的預測用戶的睡眠/起床狀態以及包括不寧腿綜合征和阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征等睡眠障礙。”AI技術能夠將追蹤設備作為“臨床前”的一種檢測手段，因此可以顯著改善用戶自我分析的表現，降低睡眠障礙患者的診斷風險。

除此之外，睡眠追蹤設備的聯網功能也有無限的可能性。REM-Fit技術開發主管MiguelMarrero指出：“睡眠追蹤器不僅可以幫助用戶確保入睡前落鎖以及晨起咖啡沖泡等事宜，而且在用戶睡眠過程中也一直保持活躍狀態。這些追蹤器可以實現與控溫器、空調。音頻設備甚至是報警系統的連接，通過環境控制來優化用戶睡眠質量。”

人工智能有帶動睡眠技術走向未來的潛力。能夠嘗試診斷睡眠障礙、監測生命體征，并根據睡眠數據告訴用戶什么時候上床睡覺的設備已經成為現在，消費者的誤解是這些設備無法實現他們最大功效的唯一障礙。

雖然睡眠追蹤器看上去有著很酷的技術支持，好像可以獨立解決你所有的睡眠問題，但其實仍然需要你投入其中，持有所保留的態度來得出你自己的見解。來自人工智能睡眠追蹤器的數據可能會幫助你更好地了解睡眠模式，但解碼這些信息背后的意義顯然不能單靠機器學習來完成。