通过对 500 万个夜晚的睡眠进行研究，发现睡眠追踪器可以通过分析已识别的睡眠表型之间的转变来帮助检测慢性和急性健康状况，比单纯使用传统睡眠指标能更深入地了解健康状况。

加州大学圣地亚哥分校博士生 Varun Viswanath 是该论文的通讯作者。研究人员分析了 Oura 戒指的数据，这是一款可追踪体温、睡眠和其他信息的智能可穿戴设备。图片来源：David Baillot/加州大学圣地亚哥分校

研究人员已经确定了五种不同的睡眠类型；这些类型之间的转变模式可以让我们了解慢性和急性健康状况。

您的睡眠追踪器除了提供睡眠模式之外，还可以提供关于糖尿病和睡眠呼吸暂停等慢性病以及COVID-19等疾病的线索。这些见解来自一项研究，该研究分析了约 33,000 人约 500 万个夜晚的睡眠数据。进行这项研究的研究人员确定了五种主要的睡眠表型，并进一步将其分为 13 个亚型。

研究人员还发现，与仅仅依靠一个人的平均睡眠表型相比，一个人在睡眠表型之间转换的方式和频率可以提供与检测健康状况相关的二到十倍的信息。

该项研究最近发表在《npj数字医学》杂志上。

研究人员利用 Oura Ring（一款可跟踪睡眠、皮肤温度和其他信息的智能戒指）收集的数据，对个人进行了几个月的观察，记录他们是否患有糖尿病和睡眠呼吸暂停等慢性疾病，或 COVID-19 和流感等疾病。研究小组发现，随着时间的推移，人们的睡眠表型往往会发生变化，这反映了个人健康状况的变化，并通过研究人员创建的数据驱动睡眠景观创建类似于个人旅行日志的内容。

“我们发现睡眠质量的细微变化有助于我们识别健康风险。这些细微变化不会在普通的夜晚或问卷上显示出来，因此它确实表明可穿戴设备如何帮助我们发现原本可能被忽略的风险。”本杰明·斯马尔 (Benjamin Smarr) 说道，他是这项研究的资深作者之一，也是加州大学圣地亚哥分校雅各布工程学院和哈利乔格鲁数据科学研究所的教员。

此外，研究人员强调，长期跟踪人口规模的睡眠变化可以带来与公共健康相关的新见解，例如，通过这些睡眠状况发生的一些模式变化是否可以为慢性疾病或感染脆弱性提供早期预警。

该研究团队的工作基于加州大学旧金山分校的 TemPredict 数据集的新分析，该数据集是使用 2020 年 COVID-19 大流行期间佩戴市售 Oura Ring 的人收集的数据创建的。

这项研究由 Smarr 和 Edward Wang 教授领导，Smarr 也是加州大学圣地亚哥分校 Shu Chien - Gene Lay 生物工程系的教师，Edward Wang 教授是加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系的教授，他们与加州大学旧金山分校的这项研究负责人、睡眠临床医师 Ashley E. Mason 教授合作。主要作者是 Varun Viswanath，他是加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院电气与计算机工程系的研究生。

这是研究人员根据大约 33,000 人 500 万个夜晚的睡眠数据挑选出的五种睡眠表型。虽然研究中考虑了许多因素，但研究人员还发现了一些有助于直观区分这五种睡眠表型的趋势。

表型 1：我们称之为“正常”睡眠。在这种表型下，人们至少连续六天获得约八小时不间断的睡眠。这是美国国立卫生研究院推荐的睡眠类型，也是研究人员发现的最常见的睡眠类型。

表型 2：人们大约有一半的夜晚是连续睡眠的，但是另一半夜晚的睡眠时间很短，每次少于三个小时。

表现型 3：人们的睡眠大多是连续的，但每周大约有一晚睡眠中断。中断的夜晚的特点是，有一晚相对较长的睡眠时间（约 5 小时），还有一晚短睡眠时间（少于 3 小时）。

表现型 4：人们再次大部分时间连续睡眠。但他们很少经历长时间睡眠被中途醒来所分隔的夜晚。

表现型 5：人们每晚只睡很短的时间。这种表现型是研究人员发现的最罕见的，代表着睡眠极度紊乱。

为了测量睡眠表型如何随时间变化，Viswanath 构建了所有 500 万个夜晚的空间模型，其中表型以不同的岛屿表示，这些岛屿大多由相似的睡眠周组成。随着时间的推移，不同的模式出现了，这使得研究人员能够模拟每个人在岛屿之间的路线。

从此，区分患有糖尿病和睡眠呼吸暂停等慢性疾病的人的不是他们的平均表型，而是他们在睡眠景观中切换岛屿的频率。这样一来，即使某人很少切换表型，他们确实切换的事实仍然可以提供有关其健康状况的有用信息。

数据显示，大多数人很少能连续几个月不出现几晚睡眠中断的情况。“我们发现，睡眠中断发生方式的细微差别可以告诉我们很多信息。即使这种情况很少见，但它们的频率也很有说服力。所以，这不仅仅是你是否睡得好——关键信息隐藏在长期的睡眠模式中。”合著者、加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系教员王说。

相反，人们往往不会保持不连贯的睡眠模式。但他们进入特定不连贯睡眠模式的频率在很大程度上说明了他们的睡眠质量。

“如果你想象存在一种睡眠类型图景，那么它与你倾向于居住在该图景的哪个位置关系不大，而与你离开该区域的频率关系更大。”该论文的通讯作者维斯瓦纳斯说。

在 6 月 20 日发表的这篇新论文中，研究团队修改了之前研究中使用的技术，该研究是迄今为止规模最大的睡眠研究，从英国生物库中提取了大约 103,000 个夜晚的数据。之前的研究研究了睡眠时间和觉醒以及许多相关特征，然后构建了一个夜晚相互关联的“景观”。但之前的研究人员没有做两件关键的事情：他们无法跨时间观察，因为每个人只有两到三个夜晚；他们无法将由此产生的睡眠模式与健康结果联系起来。

其他大规模睡眠分析考察了简单睡眠特征的高级差异，例如人们睡眠的总时间。

相比之下，这项新研究首次表明，研究人员可以量化人们睡眠随时间的变化动态，并利用这种量化让人们更好地了解自己的睡眠健康状况。研究还表明，睡眠中的这些变化可能预示着多种疾病的风险更高。

来源：加州大学圣地亚哥分校

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