5月14至16日，亞洲睡眠醫學會第三屆睡眠大會在北京召開。期間，由中國睡眠研究會主辦、中國睡眠研究會睡眠醫學教育專委會承辦的中國睡眠研究會首屆人工智能睡眠分期人機對抗大賽暨倍德杯全國睡眠執業技能大賽拉開帷幕。

大賽以專業化、智能化、應用化為特點，聚焦人工智能與睡眠監測技術深度融合，吸引各級醫院、院校和科研單位參賽。最終來自全國17個省份的、共33個團隊參賽。

據悉，所有參賽團隊拿到同一被試的整夜睡眠監測數據，以AASM2.6手冊為標準，逐幀判讀睡眠分期，將睡眠分為W、REM、N1、N2和N3。由13個人工智能算法團隊組成的AI智能分圖團隊與19個由臨床醫、技、護組成的人工分圖團隊展開角逐。

比賽中，近10位業內專家參與并最終確定了大賽中使用數據的標準睡眠分期標注。東南大學儀器科學與工程學院和大連理工大學生物醫學工程學院的志愿者對比選手答案和專家標注進行數據的統計工作，睡眠分期的準確性= 分期正確的幀數/ 睡眠數據的總幀數。AI組獲得的最高準確性為88.22%，人工組分圖獲得的最高準確性為90.28%，結果表明，AI算法可獲得與人工睡眠分期相當的準確性。對該兩個隊在大賽測試數據上結果進行詳細統計發現AI組比人工組在深睡眠的判讀中準確率較高，其他分期和總體分期的分期則略低于人工組。

復旦大學信息科學與工程參賽團隊通過神經網絡模擬醫生判讀腦電波出現的代表睡眠階段的特殊波形，以及他們轉換規律的神經網絡。吉林大學白求恩第一醫院的參賽人員表示，這是睡眠領域中一場AI和人工PK的比賽，以前沒想過的。

南方醫科大學醫方醫院教授張斌點評道：“AI的結果非常值得期待!賽前我們給了參賽選手三個樣例數據，讓選手熟悉數據格式和算法參數調整，以適應比賽的要求，因此AI能夠取得一個很好的結果;但是不同的醫療中心、不同的品牌設備之間存在一定的差異，希望通過更大數據量訓練的人工智能算法能夠適應更多不同類型的數據，將結果進一步提高，成為臨床醫療和醫生解決睡眠問題的得力助手。”

東南大學教授劉澄玉表示：“未來睡眠分期AI算法研究有兩個重要的工作需要持續加強：一是從輔助臨床醫生角度出發，建立更具醫工交叉和醫工交互的工作模式;二是從生理機制角度出發，建立具有可解釋性的AI模型。”

復旦大學教授陳煒表示：“智能睡眠分期有望輔助醫生診療，提高醫療效率。本次大賽提供了非常好的醫工交流平臺，后續醫學和工程領域要加強深入合作，在準確率高、穩定性好的智能睡眠監測與分析方法方面產生更多的創新，促進睡眠科學的發展。”(實習記者 代小佩)