智能床用户睡眠连续性可以应用于多个领域和场景:1)定制化睡眠改善计划:智能床将实时收集用户睡眠状态数据,并运用睡眠连续性算法进行分析。基于此,APP 为用户推送针对性的睡眠改善方案,如播放有助于深度睡眠的舒缓音乐、提供改善睡眠环境的建议,包括调整卧室温度、湿度等。2)老年人睡眠健康监护:借助睡眠连续性算法,养老机构可以根据睡眠数据评估老年人的健康风险。持续较差的睡眠连续性可能是某些慢性疾病的早期信号,如心血管疾病、神经系统疾病等。一旦算法发出健康风险预警,养老机构可安排专业医生为老人进行全面健康检查,实现疾病的早发现、早治疗。3)治疗效果跟踪:对于正在接受睡眠障碍治疗的患者,智能床持续监测睡眠连续性。医生通过分析睡眠连续性数据,评估治疗效果,及时调整治疗方案。例如,患者在服用助眠药物一段时间后,睡眠连续性明显改善,医生可适当调整药物剂量;若睡眠连续性没有明显变化,医生则考虑更换治疗方法。
(一)数据结构化规整 睡眠时间与状态存储了“时间戳|睡眠状态”组成的字符串序列,如“2025-03-13 23:28:00|2,2025-03-13 23:32:00|1”。首先按逗号拆分成多个记录,再以竖线提取时间与状态值。状态代码含义如下:0为清醒,1为深睡,2为浅睡,3为离床或设备离线。“2025-03-13 23:28:00|2,2025-03-13 23:32:00|1”表示“2025-03-13 23:28:00”用户进入睡眠状态2(浅睡状态),“2025-03-13 23:32”结束睡眠状态2,进入睡眠状态1(深睡状态)。 (二)离床及异常数据清洗 睡眠状态3含有设备异常的可能,需清洗以避免干扰分析。具体规则为:1)若睡眠状态3持续不足2分钟,视为设备短暂掉线或佩戴异常导致的误判,应删除;2)若睡眠状态连续为“1-3-1”或“2-3-1”,且睡眠状态3持续不超过10分钟,则判定为设备异常跳变,需剔除,尤其“2-3-1”不符合深睡需从浅睡过渡的生理逻辑。 (三)睡眠连续性量化运算 1)根据睡眠开始时间和睡眠结束时间计算睡眠总时长; 2)识别睡眠数据中各睡眠阶段的起始时间点。睡眠阶段定义为连续的睡眠状态块(包括浅睡1和深睡2)或连续的非睡眠状态块(包括清醒0和离床3)。具体做法是检测睡眠状态的变化点,即当前状态与前一状态不同的位置,视为新阶段的起点。通过筛选仅保留每个阶段的第一个时间点,消除同一阶段内重复记录,从而准确划分睡眠与非睡眠状态的连续区间,为后续睡眠质量分析奠定基础。 3)剔除睡眠状态为0(清醒)和3(离床)的数据,保留有效睡眠阶段; 4)若仅有一个睡眠阶段,睡眠连续性设为1; 5)若存在多个睡眠阶段,首先计算每段阶段的持续时长,并除以总有效睡眠时长,得到各睡眠阶段的比例,用于反映不同阶段在整晚睡眠中的分布。接着,以这些比例为基础,计算睡眠连续性指标:将占比最大的阶段比例的平方,与其余各阶段比例平方的平均值相加,得出该指标,用于综合衡量睡眠的集中程度和中断情况。该指标值越高,说明主要睡眠阶段占比较大、分布更集中,睡眠越连续;值越低,则说明睡眠被频繁打断,分布较分散。 (四)睡眠质量分级评定 根据睡眠连续性,划分四个睡眠连续性等级: 下述范围均为左闭右开 优秀:≥0.6 良好:[0.3,0.6) 一般:[0.15,0.3) 待改善:[0,0.15)
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
用户ID |
-- | -- |
日期 |
-- | -- |
睡眠时间与睡眠状态 |
-- | -- |
睡眠开始时间 |
-- | -- |
睡眠结束时间 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 用户ID | 1 |
| 日期 | 2025-02-25 |
| 睡眠时间与睡眠状态 | “2025-02-25 22:56:00|2,2025-02-25 23:39: |
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http://localhost:3001/api/v1/datasets/6883433