以前，识别这些疾病的方法是通过人工评分，这很耗时，并且可能导致不准确。

东芬兰大学的研究人员开发的深度学习模型能够像合格的医师一样准确地识别睡眠阶段。

这可用于诊断多种睡眠障碍，例如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。以前，识别这些疾病的方法是通过人工评分，这很耗时，并且可能导致不准确。

还请参见：关于深度学习的知识

深度学习模型从健康个体和怀疑患有OSA的个体那里获取数据。它能够正确识别健康人中83%的人和76%的OSA严重者的睡眠阶段，这与经验丰富的医生的准确性相似。

代替耗时的手动评分，深度学习模型能够自动且快速地进行预测。这减少了诊断疾病所花费的时间和评估患者的成本，这可能导致更高的评估量。

该论文的作者说：“深度学习使疑似OSA的患者能够以较高的准确度自动进行睡眠分期，而且随着OSA严重程度的提高，准确度会降低。”

“此外，在公共数据集中获得的准确性优于以前发布的最新方法。基于单通道的自动睡眠分期可以使脑电图通道记录轻松，准确且经济高效地集成到动态门诊记录中。”