輾轉反側夜難眠　美國靠物聯網、英國AI精準治療失眠

【健康醫療網／記者鄭宜芬報導】失眠盛行率約為10至15％，隨著年齡增長，失眠的盛行率也呈上升趨勢。台大公衛學院教授陳秀熙率領團隊於《健康智慧生活圈》直播節目探討最新治療方式，英國國家健康與照顧卓越研究院（NICE）以人工智慧的應用程式Sleepio App治療失眠患者；美國利用物聯網發展新型監測治療裝置「Self－＊可穿戴IoT裝置」（SKP），精準治療失眠。

失眠的症狀多樣，61％患者維持睡眠困難，52％有清晨早醒的問題，38％入睡困難。而且近半數失眠患者同時具備多種症狀，顯示失眠的病程複雜多變。

失眠三大元兇與診斷

先天因素

可能由於先天的體質，例如過度興奮（hyperarousal），容易造成失眠。

誘發因素

失眠直接觸發因素，如壓力大、或遭遇遭災難、生活受到巨變，則會引發急性失眠。

持續因素

指當初觸發因素已經消除，某些行為或心理狀態，如對失眠和其後果過度擔憂，可能會繼續睡眠障礙。

失眠診斷標準為對睡眠量或品質不滿意，伴隨以下一種或多種症狀：入睡困難、維持睡眠困難，頻繁醒來或醒來後難以再次入睡、清晨早醒且無法再次入睡、睡眠障礙導致臨床上顯著煩惱或日間功能受損，例如感覺疲憊、不適或嗜睡、反應遲緩、難以記住事情、情緒煩躁、工作或社交活動受到干擾，思考遲緩等，每周至少發生3夜，持續3個月，且有足夠睡眠情況下仍然存在。

賴昭智醫師指出，失眠不僅造成精神不濟，更與急性心肌梗塞、冠狀動脈心臟病、心臟衰竭、高血壓、糖尿病風險增加有關，特別是失眠且每晚睡不到6小時，更可能導致憂鬱症或自殺企圖。

▲失眠與急性心肌梗塞、冠狀動脈心臟病、心臟衰竭有關，更可能導致憂鬱症。（台大公衛團隊提供）

英國Sleepio 數位認知行為治療

失眠治療方式部分，針對短期急性失眠患者，可使用經批准藥物改善睡眠品質，慢性失眠患者建議透過認知行為治療與藥物治療。

現今一項由英國開發的App「Sleepio」，訂製個人化數位認知行為治療（數位CBT）改善睡眠，透過收集資料、連結穿戴式裝置 IoT監控睡眠，並提供每週互動課程，檢測導致失眠的思想、情感及行為，透過認知介入改善睡眠看法、行為介入促進健康睡眠習慣。

第1步驟

收集資料，透過問卷調查評估睡眠分數。

第2步驟

設置個人化計畫，利用睡眠問題、目標及生活習慣制定個人化介入措施。

第3步驟

提供專業知識，包含認知行為專業技術科學及實證。

第4步驟

追蹤睡眠情形，進行介入調整。

Sleepio治療方式是利用40萬份睡眠日記隨機樣本，透過機器學習模型訓練，蒐集使用者習慣，進行預測個人睡眠品質。蒐集內容包含上床睡覺時間、開燈在床上時間、晚上醒來次數、攝取咖啡因、運動等，利用神經網絡模型預測用戶睡眠品質，給予相關行為建議，如減少咖啡因使用量、改善噪音問題。

英國針對18歲以上失眠民眾進行隨機分派試驗，經過6週治療療程後，發現數位CBT組比較一般治療或安慰劑組，均擁有最佳改善效益，而且治療結束停止使用後，整體改善效率與剛結束療程時並無太大差異，甚至還擁有更佳白天表現改善狀況。而且數位CBT的治療費用相當經濟，受到英國政府青睞。

▲英國開發App「Sleepio」，訂製個人化數位認知行為治療（數位CBT）改善睡眠。（台大公衛團隊提供）

美國物聯網便利睡眠監測

最常見的睡眠障礙之一為「阻塞性睡眠呼吸中止症」，然而現行的檢測方式需到指定場所，並配戴多樣感測器，造成受試者不便與心理壓力。

隨著物聯網(IoT) 技術高速發展，美國出現由睡眠護理套裝（Sleepcare Kit）及智慧枕頭（Smart Pillow）所構成的新型監測治療裝置「Self－＊可穿戴IoT裝置」（SKP），能夠以最低功耗自動執行全面監測和分析，包括自我設定、示警、控制、適應以及回復等等，不需其他外部設備及專業人員操作，只要使用閉迴路控制（CLC），將危險異常呼吸偵測深度學習演算法融入裝置，就能預測睡眠呼吸中止狀況。

此套裝置原理為利用當前狀態進行短期控制，並學習有效控制、解決危險異常呼吸，使裝置能依據此標準反饋進行控制，達到長期控制之目的。整體運作架構則是當監測到呼吸異常時，枕頭可透過壓力感測器與控制模組，自動調控氣墊高度，解決睡眠呼吸中止症狀，其有效性也已被證實能有效減少呼吸異常總時間以及發生急性心肌梗塞情形，同時還能兼具極高舒適度，為未來具有改善睡眠品質之高潛力產品。

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