【失眠治疗】辗转反侧夜难眠 美国靠物联网、英国AI精准治疗失眠

失眠的症状多样，61％患者维持睡眠困难，52％有清晨早醒的问题，38％入睡困难。而且近半数失眠患者同时具备多种症状，显示失眠的病程复杂多变。

失眠三大元凶与诊断

先天因素

可能由於先天的体质，例如过度兴奋（hyperarousal），容易造成失眠。

诱发因素

失眠直接触发因素，如压力大、或遭遇遭灾难、生活受到巨变，则会引发急性失眠。

持续因素

指当初触发因素已经消除，某些行为或心理状态，如对失眠和其后果过度担忧，可能会继续睡眠障碍。

失眠诊断标准为对睡眠量或品质不满意，伴随以下一种或多种症状：入睡困难、维持睡眠困难，频繁醒来或醒来后难以再次入睡、清晨早醒且无法再次入睡、睡眠障碍导致临床上显着烦恼或日间功能受损，例如感觉疲惫、不适或嗜睡、反应迟缓、难以记住事情、情绪烦躁、工作或社交活动受到干扰，思考迟缓等，每周至少发生3夜，持续3个月，且有足够睡眠情况下仍然存在。

赖昭智医师指出，失眠不仅造成精神不济，更与急性心肌梗塞、冠状动脉心脏病、心脏衰竭、高血压、糖尿病风险增加有关，特别是失眠且每晚睡不到6小时，更可能导致忧郁症或自杀企图。

英国Sleepio 数位认知行为治疗

失眠治疗方式部分，针对短期急性失眠患者，可使用经批准药物改善睡眠品质，慢性失眠患者建议透过认知行为治疗与药物治疗。

现今一项由英国开发的App「Sleepio」，订制个人化数位认知行为治疗（数位CBT）改善睡眠，透过收集资料、连结穿戴式装置 IoT监控睡眠，并提供每周互动课程，检测导致失眠的思想、情感及行为，透过认知介入改善睡眠看法、行为介入促进健康睡眠习惯。

第1步骤

收集资料，透过问卷调查评估睡眠分数。

第2步骤

设置个人化计画，利用睡眠问题、目标及生活习惯制定个人化介入措施。

第3步骤

提供专业知识，包含认知行为专业技术科学及实证。

第4步骤

追踪睡眠情形，进行介入调整。

Sleepio治疗方式是利用40万份睡眠日记随机样本，透过机器学习模型训练，蒐集使用者习惯，进行预测个人睡眠品质。蒐集内容包含上床睡觉时间、开灯在床上时间、晚上醒来次数、摄取咖啡因、运动等，利用神经网络模型预测用户睡眠品质，给予相关行为建议，如减少咖啡因使用量、改善噪音问题。

英国针对18岁以上失眠民众进行随机分派试验，经过6周治疗疗程后，发现数位CBT组比较一般治疗或安慰剂组，均拥有最佳改善效益，而且治疗结束停止使用后，整体改善效率与刚结束疗程时并无太大差异，甚至还拥有更佳白天表现改善状况。而且数位CBT的治疗费用相当经济，受到英国政府青睐。

美国物联网便利睡眠监测

最常见的睡眠障碍之一为「阻塞性睡眠呼吸中止症」，然而现行的检测方式需到指定场所，并配戴多样感测器，造成受试者不便与心理压力。

随着物联网(IoT) 技术高速发展，美国出现由睡眠护理套装（Sleepcare Kit）及智慧枕头（Smart Pillow）所构成的新型监测治疗装置「Self－＊可穿戴IoT装置」（SKP），能够以最低功耗自动执行全面监测和分析，包括自我设定、示警、控制、适应以及回复等等，不需其他外部设备及专业人员操作，只要使用闭回路控制（CLC），将危险异常呼吸侦测深度学习演算法融入装置，就能预测睡眠呼吸中止状况。

此套装置原理为利用当前状态进行短期控制，并学习有效控制、解决危险异常呼吸，使装置能依据此标准反馈进行控制，达到长期控制之目的。整体运作架构则是当监测到呼吸异常时，枕头可透过压力感测器与控制模组，自动调控气垫高度，解决睡眠呼吸中止症状，其有效性也已被证实能有效减少呼吸异常总时间以及发生急性心肌梗塞情形，同时还能兼具极高舒适度，为未来具有改善睡眠品质之高潜力产品。

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