การบิดเบือนข้อมูลที่มากเกินจริง

การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถพัฒนาการดูแลการนอนหลับได้อย่างแม่นยำส่งผลให้การวินิจฉัยแม่นยำขึ้นการพยากรณ์โรคและการพยากรณ์โรคการรักษาการจำแนกลักษณะของโรคชนิดย่อยสามารถใช้เพื่อให้คะแนนการนอนหลับอัตโนมัติในขณะที่ระบุข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจากข้อมูลการนอนหลับ AI ช่วยให้เราได้รับข้อมูลที่มีความหมายมากขึ้นจากการศึกษาเรื่องการนอนหลับ

เนื่องจากตัวชี้วัดสรุปในปัจจุบันของเราเช่นดัชนี apnea-hypopnea ไม่ใช่การทำนายสุขภาพและคุณภาพชีวิตที่สำคัญสำหรับผู้ป่วย นอกจากนี้ AI อาจช่วยให้เราเข้าใจกลไกที่ทำให้เกิดภาวะหยุดหายใจขณะหลับดังนั้นเราจึงสามารถเลือกการรักษาที่เหมาะสมสำหรับผู้ป่วยที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเมื่อเทียบกับวิธีการขนาดเดียวที่เหมาะสมหรือทั้งหมด ข้อควรพิจารณาที่สำคัญสำหรับการบูรณาการ AI ในการฝึกการนอนหลับนั้น ได้แก่ ความโปร่งใสและการเปิดเผยข้อมูลการทดสอบข้อมูลใหม่และการบูรณาการทางห้องปฏิบัติการ ข้อความแนะนำให้ผู้ผลิตเปิดเผยจำนวนประชากรและเป้าหมายของโปรแกรมใด ๆ ที่ใช้ในการประเมินผู้ป่วย โปรแกรมทดสอบสำหรับใช้ในคลินิกกับข้อมูลที่เป็นอิสระ; และช่วยเหลือศูนย์การนอนหลับในการประเมินประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์ที่ใช้ระบบ AI