讓 AI 演算法幫你擺脫失眠，可以把你的小米手環扔掉了

夜晚在我的枕頭上沉睡，我卻獨自無眠。

敘利亞詩人阿多尼斯這句話不知道說到了多少失眠者的心坎里去。在生活節奏越來越快的今天，一覺睡到自然醒對就很多人來說都是一件頗為奢侈的事情。據世界衛生組織的一項調查顯示，有 38 ％的人存在不同程度的睡眠障礙。

（圖自：HealthnYog ）

很多人開始藉助科技的力量來了解自己的睡眠狀況，一大批智能手環應運而生。但對於一些人來說戴著個手環睡覺本身就是一種干擾，不過現在人工智慧正在幫你解決這個問題，不僅有望擺脫失眠，還可以擺脫那些可穿戴設備。

麻省理工大學最近就發表了一項新的研究成果，讓一種 AI 演算法通過解析無線電波來監測睡眠，以此代替過往用戶需要佩戴感測器的監測模式。據悉這種 AI 演算法可以分析使用者的脈搏、呼吸等數值，識別出使用者是否處於輕度、深度或快速眼動睡眠期（REM）的幾個階段。

（圖自：MIT News）

那麼既然不用佩戴任何可穿戴設備，AI 演算法又怎麼獲取我們睡眠的一系列數據呢？麻省理工學院電子工程與計算機科學教授Dina Katabi給出了答案：

想象一下，如果你的無線路由器知道你正在做夢，也可以識別出你是否處於深度睡眠。

Katabi 所領導的研究團隊希望開發出一款由無線路由器構成的健康感測器，它可以在夜幕中遠距離監測使用者的各項生理信號和重要的健康指標，但不需要使用者為此做出任何改變。

（圖自：MIT News）

據 Katabi 介紹，這種感測器類似一個智能的 Wi-Fi 盒子，大小和筆記本電腦相當，可以發射出低功率的射頻（RF）信號，人體的任何輕微動作都會改變反射信號的頻率，感測器就是通過分析這些頻率的變化來獲取脈搏和呼吸頻率等生命體征數據。

在此前之前其實 Katabi 與她的學生已經研發出一款名為 WiGait 的感測器，主要使用無線信號來測量步行速度，在醫生診斷患者認知能力是否下降和心肺疾病等健康問題時提供幫助。Katabi 也由此得到啟發，決定把這種感測器的應用範圍擴展至睡眠監測。

（圖自： Fitbit）

不過由於依靠反射信號的是遠距離測量，感測器很容易將與睡眠無關的信息也一併接收，監測結果也會被干擾。實際上就算是 Fitbit 智能手環等可穿戴設備和智能枕頭等內置高靈敏度的非穿戴設備，這些監測設備都比較容易被「欺騙」，得出的數據也未必能真正反映我們的睡眠狀況。

這時候就要靠人工智慧出馬了，研究團隊將三種深度神經網路 AI 演算法組合，以獲取更精確的數據。

當感測器接收到反射回來的信號，第一層神經網路會通過圖像識別來初步解析數據，然後第二層神經網路負責測算使用者處於哪個睡眠階段，最後一層神經網路則會進一步對這些數據進行分析對比。

（圖自：thelinenfactory）

研究團隊已經在 25 名志願者的睡眠中測試了這種監測方案，最後返現這種監測技術的準確率高達 80％，這與睡眠專家使用的需要患者全身貼滿感測設備的腦電圖(EEG)測量的準確率相當。參與這項研究的一名成員 Tommi Jaakkola表示：

這種神經網路演算法能有效地識別出睡眠信號而排出掉其他無關的信號干擾，同時這種演算法在感測器位置或者監測對象發生變化后也無需再對其進行的校準。

由此可見這種基於 AI 演算法的睡眠監測技術不僅可以讓使用者擺脫那些複雜的可穿戴設備，同時也能減輕醫護人員的工作難度。

目前這個研究團隊還在利用這種監測方案來研究帕金森症是怎樣影響睡眠的，同時這種感測器還可以幫助研究人員進一步了解失眠和睡眠呼吸暫停等睡眠障礙。

可以暢想，如果這種人工智慧無線監測技術繼續進步或擴展應用場景，進而成為每部智能手機的標配，或許你的 Siri 還真會成為比鋼鐵俠的賈維斯智能的 AI 管家呢。

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