解码睡眠新纪元：AI与传感器技术引领生物医学工程前沿

《IEEE Pulse》：Engineering Humanity's Future: EMBC 2025 Wrap-Up From Copenhagen

本期推荐：EMBC 2025会议聚焦睡眠障碍这一重大公共卫生问题，研究人员通过AI驱动成像、可穿戴诊断设备和神经工程等跨学科方法，揭示了机器学习在解析睡眠结构、昼夜节律与系统健康关系中的突破性作用。研究表明边缘计算与多模态传感技术的融合将推动睡眠医学向个性化干预迈进，为改善全球睡眠健康提供新范式。

　　

当哥本哈根的黄昏降临，这座北欧古城却因一场科技盛会而彻夜通明。今年七月，IEEE工程与医学与生物学协会(EMBS)主办的第四十七届国际会议(EMBC 2025)汇聚了全球近3000名专家学者，共同探索人类健康的未来解决方案。在睡眠占据人生三分之一的今天，如何破解夜间生理密码已成为生物医学工程领域最引人入胜的挑战。

会议主席Erika Ross在开幕致辞中指出，睡眠障碍影响着全球数亿人口，其中高达80%的成年患者尚未得到明确诊断。这一数据背后隐藏着巨大的公共卫生负担——睡眠质量与心血管疾病、代谢综合征乃至神经退行性疾病都存在深刻关联。丹麦著名睡眠研究专家Paul Jorgen Jennum教授在会议中展示的最新研究证实，睡眠问题不仅是医学难题，更关乎人类生活质量和社会运行效率。

技术方法创新：

研究团队采用多学科交叉方法，重点运用以下技术：1）基于人工智能(AI)的脑电图(EEG)信号分析技术，实现睡眠分期的自动化识别；2）高分辨率可穿戴传感器阵列，用于连续监测心率变异性(HRV)和呼吸动力学参数；3）边缘计算架构处理实时生理数据流；4）自适应神经刺激系统探索闭环睡眠干预模式。所有临床数据均来自丹麦长期追踪的睡眠队列。

研究结果：

神经工程与传感技术融合

通过非侵入式脑电图(EEG)与多模态传感技术的结合，研究人员成功构建了睡眠微结构解析模型。该模型能够精确识别传统方法难以检测的短暂觉醒事件，为睡眠呼吸暂停综合征(OSA)的早期诊断提供新依据。

AI驱动睡眠解码突破

机器学习算法在分析海量睡眠数据时表现出卓越效能。牛津大学David Clifton教授团队开发的深度神经网络，仅通过单导联心电图(ECG)信号就能推演睡眠深度变化，使家庭化睡眠监测成为可能。

个性化干预新范式

自适应神经刺激系统的临床试验数据显示，通过实时监测脑电波相位实施靶向刺激，可有效延长慢波睡眠时长。这种闭环干预方式为顽固性失眠患者带来了精准治疗希望。

讨论与结论：

本次会议成果标志着睡眠医学正式进入数字化精准时代。跨学科协作不仅加速了技术突破，更重塑了健康管理理念。正如EMBS主席Erika Ross所强调的，工程师正在成为未来医疗生态系统的核心构建者。随着边缘计算、多模态传感与AI技术的持续融合，睡眠解码工程将逐步实现从疾病治疗向健康促进的范式转移，最终构建起覆盖全生命周期的智能健康管理体系。

值得一提的是，本次会议创新的"静默会议"模式本身也是技术创新的体现——与会者通过可切换频道的耳机自主选择演讲内容，这种设计恰似睡眠研究中多信号源同步分析的微缩实践。当全球学者带着这些突破性成果返回各自实验室时，一场改变人类睡眠健康的科技革命已悄然启程。