本项目旨在面向失眠障碍人群，基于手机移动终端开发在线的智能化、数字化失眠认知行为疗法（Cognitive Behavioural therapy, CBT-i），结合智能可穿戴技术，建立睡眠、认知功能、行为动态定量监测和个性化干预的数字疗法综合解决方案。

作者

复旦大学，类脑智能科学与技术研究院，数字健康团队。2022 年 9 月 2 日。

背景

根据 2022 年中国睡眠研究会报告显示，我国有超 3 亿人具有失眠障碍，失眠已成为困扰多年龄段大规模群体的重要身心健康问题。睡眠质量、时长以及睡眠时间以及昼夜节律的变化与 80% 的脑疾病有共病关系，如帕金森病、痴呆、抑郁症等，还与心脑血管健康和免疫力密切相关。

在失眠治疗方面，认知行为治疗（Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia，CBT-i）是国际推荐的一线干预手段（Espie et al., 2019)，其中包括认知干预、行为干预、睡眠卫生教育以及放松训练，具有效果持续时间长，但起效慢、难坚持、依从性低等问题。目前，通常通过门诊面谈、住院治疗等线下方式开展 CBT-i 方案，极大程度上受到时间与空间的限制，无法有效扩展应用范围。

近年来，随着互联网技术的发展，基于移动智能终端的数字化 CBT-i 逐渐受到关注，这类数字化方法以传统 CBT-i 为基础，采用视频课程、在线问诊、电子化睡眠日志等方式，将CBT-i 方案进行数字化和线上化，实现了远程干预与远程管理，在一定程度上解决了辅助医生管理患者、远程管理的问题。然而，基于传统 6~8 周方案的数字化 CBT-i，由于干预时间过长，起效等待时间长，在没有线下门诊干预的情况下，脱落率较高（4 周时约 36%，8 周时超过 50%）；并且，其智能化程度往往体现在将传统的 6~8 周课程，按照医生处方进行顺序调整，无法实时追踪在“昼夜节律”下与个体睡眠相关的认知行为动态量化信息，且缺乏与认知功能、心理、行为量化评估方法的有效结合，难以实现面向大规模人群的个性化应用，因此，发展基于个体数字画像的智能化认知行为干预数字疗法，建立真实世界中适合大规模人群应用的个性化失眠干预方案，是真正突破时空限制，解决失眠远程治疗和远程健康管理的关键。

价值

根据 2018 年卫生部流行病学调查显示，我国各类睡眠障碍者约占总人口的 38%，高于世界 27% 的比例，有超 5 亿人存在入睡困难、睡眠质量不佳、睡眠节律失调等睡眠问题，严重影响着人们的健康水平、日常生活质量，并危害工作生产安全。

60 岁以上的老年人有45.5%存在睡眠问题，80 岁以上的老年人则高达56.7%。近年来，睡眠问题不再集中于老年人群体，而是呈现“年轻化”趋势。失眠群体逐年增加，已从 2018年的 24.9% 增长到 2019 年的 36.1%，而在 70 后、80 后群体中，拥有深度睡眠的群体低于 25.8%。

《2018-2023 年中国睡眠医疗市场分析与投资前景研究报告》指出，2017 年中国改善睡眠产业市场规模约 2797 亿元。其中，睡眠保健品 128 亿元，睡眠药物 134 亿元，睡眠器械用品2500 亿元，睡眠服务35 亿元。目前国内睡眠相关市场，占主流份额的产品是家居寝具，保健品和智能手环，但是睡眠行为和节律是由大脑直接控制的，而针对睡眠的脑神经调控仍存在巨大市场空白。

解决方案和创新点

本项目旨在研发智能化失眠认知行为干预数字疗法。研发基于定制化智能手环动态监测、日常行为、认知、情绪等的睡眠“昼夜节律”综合评估方法，建立基于多维动态数据的睡眠数字画像和个性化数字干预方案，实现在线、量化、稳定的智能睡眠管理与干预。

(1) 在传统认知行为疗法的基础上，发展昼夜联合调节的认知、行为、情绪三维度层级化干预理论，并积累睡眠相关的昼夜长时程生理信号、运动信号、认知行为量化数据，为发展智能化个性干预方案提供理论基础和数据基础；

(2) 发展人工智能算法，基于可穿戴设备实现长时程睡眠相关的行为与生理功能监测数据，结合临床认知功能评估数据，分析构建可描述睡眠异常和认知、行为、情绪功能相互作用关系的个体数字画像，并进而开发智能化干预方案。

基于前期研究基础，本项目已完成如下方面的研发工作。

(1) 认知、行为、情绪三维脑功能干预理论与方案；

(2) 结合可穿戴智能设备的数字疗法应用软件

(3) 真实世界随机对照实验，已完成 350 余人为期五周的睡眠相关认知、行为、情绪数据收集工作。

本项目以数字脑健康系统为核心，在数字干预、智能脑调控、可穿戴量化监测和大数据建模技术的支撑下，以发展失眠数字疗法为应用示范，面向抑郁症、认知障碍、帕金森病等脑功能异常疾病，建立理论与数据融合驱动的脑健康数字化方案，进而发展应对大规模人群脑健康远程智能管理与诊疗的数字系统解决方案。

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