全民深受“睡眠障碍”困扰睡眠智能产品能比“数绵羊”更胜一筹吗？

2019-10-11 16:39:15 来源：南方日报

近日，有媒体报道苹果公司正在为其“Apple Watch”可穿戴设备系列加入睡眠跟踪功能，此睡眠追踪可追踪睡眠质量运动、心率和噪音等数据。

近年来，“睡眠经济”悄然兴起，相关产品品类繁杂，不仅有传统的床具、纺织品、保健品，还有新兴的各式助眠音乐、日化品，可穿戴睡眠监测产品、改善睡眠状况的手机应用软件等。

其中，智能可穿戴睡眠监测市场已渐成气候，为医学专业人士所看好。但同时，医生提醒，睡眠问题背后有复杂的成因，心理因素占相当比例，监测只是第一步，如何改善才是重头戏。

全民深受“睡眠障碍”困扰

在电子产品入侵、快节奏生活工作之下，我们已几近全民“睡眠障碍”，受此困扰的人远超烟民。

中国医师协会睡眠医学专业委员会发布的《2018中国睡眠指数》报告显示，中国90后年轻人睡眠指数，其均值为 66.26，普遍睡眠不佳，呈现出“需要辗转反侧，才能安然入睡”的状态。“苦涩睡眠”占29.6%，“烦躁睡眠”占33.3%，“不眠”占12.2%，“安逸舒适睡眠”占19.4%，只有5.1%睡眠处于“甜美睡眠”。究其原因，除了工作压力造成的睡眠质量低之外，手机等电子产品成为影响“90后”睡眠质量的最大帮凶。

北京朝阳医院睡眠呼吸中心今年发布的《2018中国睡眠质量调查报告》共对10万人进行了调查，调查对象覆盖全国所有省份。调查结果显示，16%的被调查者夜间睡眠时间不足6个小时，表现为24时以后才上床睡觉，并且在6时之前起床;有83.81%的被调查者经常受到睡眠问题困扰，其中入睡困难占25.83%，浅睡眠者有26.49%，有25.54%的被调查者被观察到有呼吸短暂停止的现象。

在知名医学平台“丁香医生”发布的《2019睡眠状况洞察报告》中，91%的受调查者自认存在睡眠问题，其中梦多、易醒、入睡困难、早上起来头脑昏沉等症状是典型问题。一方面，越来越多的年轻人迟迟不愿意睡去;另一方面，辛苦带娃的妈妈们和工作压力巨大、时常值夜班的医护人员等特殊群体非常渴望充足的睡眠。

穿戴式睡眠监测和远程干预产品被看好

在众多睡眠调查中，电子产品成为“众矢之的”。在暨南大学附属第一医院精神医学科睡眠医学中心主任潘集阳教授、南方医科大学南方医院精神心理科主任张斌博士的门诊中，受电子产品困扰的患者不在少数。医生们往往建议：“睡前1—2小时，禁止使用电子产品。”

有趣的是，败也电子产品，成也电子产品，在五花八门的睡眠产品中，智能可穿戴产品市场已渐成气候，头部科技企业纷纷入局，并得到医学界的认可。

今年初，斯坦福大学睡眠科学与医学中心在一份睡眠研究报告中，通过对比测试来自华米科技的一款手环和飞利浦公司的一款手表产品，将48小时研究区间内的结果进行对比，发现两款可穿戴产品得到的数据斯皮尔曼相关系数高度相关。在这份报告中，有关数据意味着，智能可穿戴设备在健康领域已经接近专业医疗设备，可以在日常生活当中作为重要健康参考。

实际上在2018年，国际环境研究与公共健康期刊发布的一份关于可穿戴设备睡眠监测能力的报告中就谈到，由于算法优化和与用户的密切关联，智能可穿戴式设备已经具备高灵敏度，伴随技术进步，这类产品将提供更可靠的睡眠测量数据，因此具有显著的研究和实际应用潜力。

在张斌看来，我国睡眠产业起步虽然较慢，但在移动门户和智能终端技术方面并不落后，伴随着高科技及智能等创新技术的发展，产业下游的扩展是接下来应该重视的方面。而穿戴式睡眠检测设备和远程干预产品则是睡眠相关产业未来发展的方向。

失眠成因复杂，睡眠监测只是辅助

不过专家们也指出，人类失眠的成因复杂，医学界研究发现，在对抗失眠问题上，即使采用没任何作用的安慰剂，都有30%的失眠者表示有效。所谓安慰剂就相当于心理暗示，类似我们睡不着，妈妈建议“数绵羊，数到100保管睡眠好”的做法，从医药经济学角度看，可穿戴产品的成本自然更高。

潘集阳介绍，大众对失眠存在不少误解，其实失眠背后往往是睡眠之外的其他因素。情感障碍是失眠的首要因素，情感障碍患者中98%伴有失眠，而长期失眠导致情感障碍发病的危险性则是普通人群的4倍。失眠者当中，50%是因为焦虑和抑郁，25%的失眠患者因为诸如糖尿病、高血压、风湿性关节炎、反流性食管炎等躯体疾病或是刚经历过重大手术无法安睡，另有10%则是因其患有睡眠呼吸暂停综合征或者周期性运动障碍导致失眠，真正的原发单纯性失眠只占比率的15%。

潘集阳教授指出，失眠患者在选择助眠产品前，要先到医院进行鉴别。医生鉴定过的不属于严重的失眠患者，可尝试通过助眠的产品去调整睡眠，但使用前提是这些保健品、仪器不影响人体肝、肾功能，不造成血源性传染(比如扎针等)。“但因许多助眠品没有经过严格的临床试验，是否有医学疗效尚不清楚。”

而基础的睡眠监测和后续服务只是第一步，医院、医生要怎么样才能大规模、不间断地监测用户的睡眠、运动、心率等核心健康数据，要怎样才能洞察这些数据中所蕴含的人类普遍意义上的统计学规律，进而对症下药才是重点。(李劼)

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