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健康

比實際年齡更準的疾病、死亡風險新指標?睡眠醫學專家推算「睡眠年齡」來預測長期健康

Heho 健康(台灣)

更新於 2022年09月03日10:18 • 發布於 2022年09月04日10:00 • 孫珞軒

數字在人類生活中扮演重要角色,從信用評分到年齡,數字指標可以預測各種結果,無論是獲得貸款的可能性還是罹患心臟病的風險。近期,美國史丹佛大學(Stanford University)醫學院的睡眠專家開發了一種可以預測死亡風險的新指標,被稱為「睡眠年齡」(Sleep Age)。

「睡眠年齡」是根據睡眠品質對於一個人健康狀況的預測年齡,舉例來說,如果分析數十名 55 歲成年人的睡眠品質並得到一個平均數值,我們就知道該年齡層的普遍睡眠狀況。也就是說,一個 55 歲的人,如果整夜睡得很安穩,快速動眼期睡眠(REM)品質很好,那理論上這個人的睡眠年齡會比實際年齡年輕,可能只有 45 歲,即與大部分 45 歲年齡層的人有相似的睡眠狀況。

睡眠年齡預測健康風險的重要性

史丹佛大學睡眠科學與醫學中心主任、睡眠醫學教授米涅醫師(Emmanuel Mignot)和研究團隊分析了大約 12,000 項研究,每項研究都集中在一個人身上,這些研究報告了人們的睡眠特徵,例如下巴和腿部運動、呼吸和心跳。研究團隊的目標是開發一個系統來判斷一個人的睡眠年齡,並使用人工智慧、機器學習技術來識別與死亡率最密切相關的睡眠變化。

這項研究近期發表在《自然》(Nature)旗下的《npj 數位醫學》(npj Digital Medicine)期刊上,研究指出睡眠年齡的重要性,它是如何計算的,以及其對人們健康情況的預測作用。一般來說,不同年齡的睡眠方式不同,睡眠質量變化是衰老和健康情況惡化最早出現並被記錄的跡象之一。好消息是:睡眠年齡並非一成不變的,我們有能力改善它。

我們一生中大約有三分之一的時間都在睡覺,所以睡眠是人類整體健康與幸福感的重要成分。米涅醫師強調,在睡眠期間,不僅大腦運作的模式改變,而且心跳和呼吸也會發生變化,這些變化可能是健康問題的早期預測因素。

在幾乎任何疾病中,睡眠都是首先受到干擾的狀況之一。例如,在帕金森氏症患者出現其他症狀之前的 5 到 10 年,就已經會出現特定的睡眠障礙,在此期間患者可能會在睡夢中出現大吼大叫等異常行為。

「睡眠碎片化」最能預測死亡率

這項研究的重要發現是,當「睡眠碎片化」( Sleep Fragmentation),也就是人們整夜多次醒來不到一分鐘,醒來的頻率多到甚至不記得有醒來的情況,是死亡率最強的預測因子。米涅醫師提到,雖然在數據中得出這個發現,但這種情況導致死亡率提升的原因尚不清楚。

據了解,當一個人有意識到自己在半夜醒來,通常發生在失眠症等睡眠問題,這與睡眠碎片化有所不同,睡眠碎片化的人甚至沒印象自己整夜裡多次醒來。米涅醫師強調,找出為什麼睡眠碎片化對健康如此有害,是未來研究的目標。

睡眠年齡的計算方式

這項研究使用人工智慧的機器學習技術,將睡眠研究大數據和每個人的年齡輸入程式中來預測睡眠年齡。藉由各個年齡層平均睡眠狀況的資料,演算法識別數據中的模式,並使用這些資料來預測睡眠年齡。所以當演算法被構建出來,就可以用它來算出睡眠年齡與實際年齡的差異,對於某些人來說,他們的睡眠年齡會比實際年齡大得多。

米涅醫師提到,基於睡眠年齡老化是健康問題的重要指標,因此可以從實際年齡和睡眠年齡之間的差異來預測死亡率。事實上,研究發現,根據死亡患者的睡眠情況分析,與實際年齡相比,睡眠年齡較大的人死亡風險較高。

在未來的研究中,米涅醫師希望利用睡眠研究來更好地預測和治療疾病,防止疾病造成死亡,研究團隊將進一步嘗試預測致死性心臟病發作、中風和阿茲海默症的早期風險。目前這項研究僅包含 12,000 人,史丹佛大學正在與哈佛大學合作,蒐集 25 萬項睡眠研究大數據,讓演算法能夠做出更好的預測。

我們可以測量或改善自己的睡眠年齡嗎?

米涅醫師表示,睡眠年齡的分析可供醫生和研究人員使用,但一般人可能難以透過普通裝置來運算出結果。此外,睡眠年齡依然具有不確定性,也存在巨大差異。即使一個人的睡眠年齡比實際年齡大,也並不代表死亡風險一定更高。舉例來說,有些人到 90 歲時仍在抽菸、喝酒,這讓人不禁思索,為什麼還能活這麼久?所以總是會有特殊情況。

對於改善睡眠年齡和睡眠健康,米涅醫師建議,在正常時間上床睡覺和起床是重要關鍵,這代表不要睡過頭,而是確保自己得到充分的休息。

對於每個人來說,睡眠習慣與時間都略有不同,比如夜貓子與早起的鳥兒。但無論是哪種類型,最好在白天沐浴在室外的自然光下,在晚上保持睡眠環境黑暗,定期運動但不要太接近就寢時間,睡前不喝酒和咖啡,以及避免在晚上或睡前吃太多東西,這些方式都有助於睡眠健康,同時也要確保任何睡眠障礙都得到治療。

文/孫珞軒、圖/吳翌華

1.參考資料:Age estimation from sleep studies using deep learning predicts life expectancy

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