Page 20 - 中国全科医学2022-17

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1.0
0.8
0.6
灵敏度
0.4
0.2
0 0.2 0.4 0.6 0.8
1- 特异度
图 6 AHI ≥ 30 次 /h 时诊断 OSAHS 的 ROC 曲线
Figure 6 ROC curve for the diagnosis of OSAHS when AHI ≥ 30 times/h analysis in mHealth［J］. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc，
而对于 AHI<30 次 /h 的受试者，SMART 估算的 AHI 和
PSG 得到的 AHI 之间的相关性不是很好，因此该程序
的诊断准确性可能不足以将其作为筛查工具来排除较轻
的 OSAHS。国内有研究基于安卓手机系统开发应用软
件，将鼾声、呼吸、血氧信号相结合，对鼾声信号的端
点检测处理，使用 EEMD-C0 算法，并认为其对 OSAHS
诊断有很高的准确率 ［16］ 。眠云 Sara 利用手机内置麦克
风获得环境声音，对环境噪声自动过滤后对鼾声或呼吸
声进行判断，得到 AHI。本研究发现，在 AHI ≥ 5 次 /h
时眠云 Sara 诊断 OSAHA 的灵敏度为 83.8%，特异度可
达 92.0%，有着良好的特异性，但在 AHI ≥ 30 次 /h 时
灵敏度偏低，为 64.9%，而特异度较高，这可能与音频
信号处理、算法不同等有关。眠云 Sara 作为非侵入式
鼾声初筛软件，对比其他基于呼吸、血氧、运动等专门
用于 OSAHS 患者初筛的设备，具有良好的特异性，且
不会干扰用户睡眠习惯。尽管眠云 Sara 对重度 OSAHS
患者 AHI 的预测有所不足，但其不需要额外的传感器，
容易规模化，可以成为大量潜在患者的低成本替代筛查
方案，为临床反馈准确的数据。
非接触式传感器和移动应用在睡眠医学中的使用促
进了远程医疗的进步，同时也符合医疗保健和家庭保健
的概念。用于 OSAHS 初筛的鼾声分析的一个明显的优
点是所需的传感器集成到智能手机，可以便捷地进行多
次家庭自我监测，但目前有不同型号、不同质量的产品，
其诊断价值有待进一步验证。
综上所述，眠云 Sara 与 PSG 结果具有较好的一致
性，在临床允许 AHI 测量误差不低于 5.7 次 /h 范围内，
可用于中国成人 OSAHS 患者的初筛。
作者贡献：梁瑞玲、李晨阳负责文章的构思和设计、
文献整理、撰写论文；赵瑞、周兵负责研究的实施、数
据收集；董霄松、韩芳负责文章质量控制及审校，对文
章整体负责，监督管理。
本文无利益冲突。
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