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【网易智能讯11月18日消息】大约有7000万人都表示他们存在睡眠问题。而且，他们比以往任何时候都更倾向于利用技术来帮助他们解决当前的困境。可穿戴式健康设备正在市场中占据主导地位，而支持人工智能的设备也在引领这一市场。有了机器学习和神经网络等花哨的术语来支持他们的产品，广受欢迎的人工智能睡眠追踪器的生产商正鼓励许多消费者购买他们的设备和应用，以改善他们的睡眠习惯。
我们把钱都花在了这些看似先进的睡眠技术上，但它们真的能帮助我们睡得更好吗？
当前的流行技术
根据Apptopia的沟通领导人Adam Blacker的说法，在过去的六个月里，近1150万人（确切地说，11490230人）下载了苹果iOS平台上的10大最受欢迎的睡眠应用之一。而这个惊人的数字仅占全球范围内睡眠跟踪器使用者的一部分而已。
根据Jeffrey Durmer博士的说法，有数据表明，美国约有37.8%的人在使用可穿戴技术。他是FusionHealth公司的首席医疗官，这是一家旨在帮助雇主解决员工睡眠问题的公司。他说，“一般来说，睡眠追踪技术帮助提高了睡眠对大多数人的重要性。考虑到睡眠质量不佳的公共健康问题日益严重，这一点对美国人来说至关重要。”
前景光明的人工智能创新
支持人工智能的睡眠追踪器能够监控睡眠行为，帮助消费者改变他们的不良睡眠习惯。诸如Sleep Watch和Rythm等可供消费者选择的产品使用机器学习模型，为消费者的常见睡眠障碍提供预测性诊断。麻省理工学院睡眠实验室的一项创新让这一想法更进了一步，他们利用先进的人工智能算法来跟踪睡眠习惯，而无需将参与者与机器或设备连接起来。
麻省理工学院的这项技术的目标是通过无线监控病人的行为，并利用这些结果来诊断睡眠障碍。尽管麻省理工学院的算法经过训练，可以帮助研究人员得出比消费者可用的应用和设备更准确的结果，但即使是像这样的先进技术，也可能无法准确诊断睡眠问题。
人工智能与睡眠跟踪的问题
睡眠守护者协会创始人兼总裁Michael Larson表示，人工智能算法的问题在于，“如今大多数人工智能算法的核心都是模式匹配。”“睡眠技术领域的问题是，算法中使用的模式存在缺陷，因为它们不能很好地描述睡眠。”
例如，虽然人工智能已经掌握了游戏，但Larson指出，睡眠数据“并不像游戏中常见的模式那样简单。”人工智能是有缺陷的，因为它的算法会脱离运动传感器，从而提供不准确的数据。因此，在人工智能变得有用之前，睡眠追踪技术还有很长的路要走。
睡眠跟踪器数据提供了一个起点
如果说意识到问题是解决问题的第一步，那么支持人工智能的睡眠追踪器就会让我们踏上寻找解决方案的道路。虽然一种算法还不够精确，无法完全诊断和推荐治疗睡眠问题，但从追踪器中得到的结果可以帮助你在咨询医生时掌握更多的信息。
购买一个睡眠跟踪器，仅仅依靠它的结果来指导你改善睡眠的过程，就像买了一个特定的床垫——根据统计数据表明它对其他人是有效的。仅仅因为40%的美国人认为大尺寸的床垫是最舒适的，并不意味着这对你来说也是最舒适的。同样的道理，仅仅因为追踪别人的结果的跟踪者说你可能有一个特定的睡眠问题，并不意味着它就是真的。
你需要经过大量的尝试，犯大量的错误才能真正确定你的睡眠问题到底是怎么回事。一种算法的结果可能跟依靠统计学来指导你的睡眠决定一样有缺陷。当然，他们会提供一个很好的起点来评估你的问题，但为了充分了解正在发生的事情，进一步的研究将是必要的。
实验是关键，同时也要追踪每个用户的整体趋势。Benjamin Smarr博士是Reverie的一位睡眠研究员，他鼓励人们每晚在同一时间上床睡觉，并记录他们在早上的感受。对照组实验会尝试咖啡因和酒精的摄入，改变睡前程序等，将它与跟踪器数据进行比较，将会提供有价值的反馈。
对未来的展望
尽管存在潜在的用户错误和不准确的分析，但人工智能在睡眠技术方面有着光明的前景。Durmer说：“通过学习单个用户的睡眠模式，睡眠追踪器可以利用人工智能来更好地预测睡眠/醒着的状态，以及睡眠障碍，如不宁腿综合症和阻塞性睡眠呼吸暂停。”他补充说，由于能够将数据用作“临床前”检测设备，人工智能可以极大地提高用户的自我分析能力，并对那些有睡眠障碍风险的人进行监测。
网络连接的潜力也是无限的。“睡眠追踪器不仅能保证房门在晚上上锁、提供早晨的咖啡，它们在睡眠过程中的作用也相当活跃。追踪器将连接可调节的床基、恒温器、音频设备，甚至是警报系统，并通过环境控制帮助控制和优化睡眠，同时减轻整个家庭的沟通压力，”REM-Fit的技术开发总监Miguel Marrero说。
人工智能有潜力将睡眠技术带入未来。这些设备可以尝试诊断睡眠障碍，监控生命体征，并根据睡眠数据告诉人们何时上床睡觉。它们唯一的障碍是消费者的误解。
尽管它看起来像是一个拥有炫酷技术的追踪器，可以自己解决所有的睡眠问题，但你仍然需要自己投入工作，并对它提供的意见持保留态度。由人工智能睡眠跟踪器提供的数据可能会帮助你更了解你的睡眠模式，但解读这些数据的过程仍不能仅靠机器学习来完成。
（选自：VentureBeat编译：网易见外智能编译平台 审校：李擎）
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本文来源：网易智能
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