介紹
睡眠是健康與福祉的重要支柱。睡眠評估的臨床金標準——多導睡眠圖（PSG）——提供了對睡眠結構的詳細分析，但不適合常規或長期監測。其對複雜設備的依賴、高昂的費用以及通常在實驗室環境下進行的特性，使其成為一個侵入性的過程。消費者可穿戴及非穿戴設備的普及提供了更易獲取的替代方案，然而這些設備的準確性往往缺乏嚴格的科學驗證，尤其是在居家環境中。
一項近期研究旨在通過評估 Withings Sleep Analyzer（WSA）的準確性和可靠性來填補這一空白。這款非接觸式睡眠墊放置於床墊下方，在受試者自己家中與同步進行的多導睡眠圖（PSG）記錄進行了直接比對，研究對象為一個規模龐大且多元化的群體。本研究在真實環境條件下調查了該感測器的性能，為消費者睡眠追蹤技術的現狀提供了重要洞察。
方法
該研究共納入 117 名健康受試者，其中女性 69 名，平均年齡約 40 歲。每位受試者在自己的床上睡一晚，同時使用 PSG 設備和床墊下感測器。這一設置允許對消費者設備記錄的數據與臨床參考標準進行逐時段的直接比較。分析聚焦於兩個主要目標：區分睡眠與清醒狀態的準確性，以及分類不同睡眠分期（包括淺度睡眠、深度睡眠和快速眼動睡眠）的精確度。採用標準分類指標評估性能，以確保評估的穩健性。
結果
研究發現，該非接觸式設備在識別睡眠和清醒狀態方面表現有效。在這項核心任務中，其整體準確率達到 87%，偵測睡眠的靈敏度高達 93%，偵測清醒狀態的靈敏度為中等水平的 73%。觀察到的一個關鍵優勢是睡眠墊在各個亞組中表現穩定一致。無論受試者年齡、身體質量指數（BMI）、性別、床墊類型、床墊厚度、睡眠品質或是否有同床伴侶，睡眠-覺醒偵測的準確性都保持穩定。
在特定睡眠分期的分類上出現了挑戰。感測器進行睡眠分期的平均準確率為 63%，Cohen's Kappa 值為 0.49。主要困難在於區分淺度睡眠和深度睡眠。這導致了睡眠時長估計存在系統性偏差；設備傾向於略微高估總睡眠時間，平均高估約 20 分鐘，但對淺度睡眠的高估幅度相當大，達 1 小時 21 分鐘。相反，它對快速眼動睡眠的低估幅度為 15 分鐘，對深度睡眠的低估幅度則更為顯著，達 46 分鐘。
值得注意的是，感測器的相當一部分錯誤分類與對 PSG 數據進行評分的人類專家評審員之間的分歧相吻合，尤其是在淺度睡眠和深度睡眠的邊界問題上。此外，受試者報告稱，在使用 PSG 設備的那一晚，其主觀睡眠品質明顯變差，這突顯了金標準本身的侵入性。
在比較研究中，Withings Sleep Analyzer 在睡眠-覺醒判別方面相對於市場上的其他設備表現出極具競爭力的性能。在更精細的睡眠分期分類任務上，其準確性與同類產品相當。鑑於睡眠分期本身存在的系統性挑戰，這一性能水平尤其值得關注。
結論
對於希望了解自己數週乃至數月睡眠狀況的人而言，Withings Sleep Analyzer 這類設備的主要優勢在於其實用性。其非接觸式「設定後無需操心」的特性消除了每晚佩戴設備的負擔，並避免了可能干擾睡眠的不適感——即使是臨床金標準也存在這一明顯問題。雖然該感測器在區分特定睡眠分期方面的準確性有待進一步改進，但其在追蹤整體睡眠和清醒時間方面的出色表現，為睡眠時長和睡眠規律性提供了可靠的洞察。這種可及性、非侵入性和縱向監測能力，是居家感測器目前能夠提供最大價值的領域，讓使用者能夠掌握關於其長期睡眠趨勢的有意義數據。
海報展示：時間與地點
「在健康人群中針對居家多導睡眠圖評估非接觸式睡眠監測設備的睡眠分期偵測準確性」
會議題目：海報摘要第二組
會議日期：2025 年 9 月 8 日，星期一
展示時間：下午 6:00 至 7:00（主講作者將在排定的一小時展示期間全程於其指定海報展板旁等候。）
海報展板編號：531
地點：海報將展示於四樓展覽廳，並可在大會常規開放時間內參觀。
關於 Marie-Ange Stefanos
Marie-Ange Stefanos 是一位機器學習研究科學家，同時是法國巴黎西岱大學和冰島雷克雅維克大學計算機科學與神經科學聯合博士學位的候選人。她擁有法國格勒諾布爾 INP – Phelma 工程學院訊號處理工程學位，以及瑞典皇家理工學院（KTH）機器學習理學碩士學位。驅使她投身健康研究的核心問題是：如何將我的技術背景最好地應用於解決人類健康中的重大挑戰？
她的博士研究聚焦於失眠症，她開發算法，利用可穿戴設備和自報數據來識別預測性生物標誌物並區分該障礙的亞型。這項工作完全依賴於數據完整性，這也是她認為對消費者設備進行嚴格驗證——如本文所討論的——是將複雜訊號轉化為對使用者可靠且可操作洞察的必要第一步的原因。