浙江麒盛数据服务有限公司 本次登记的数据知识产权 智能床用户睡眠连续性分析数据, 智能床用户睡眠连续性可以应用于多个领域和场景：1）定制化睡眠改善计划：智能床将实时收集用户睡眠状态数据，并运用睡眠连续性算法进行分析。基于此，APP 为用户推送针对性的睡眠改善方案，如播放有助于深度睡眠的舒缓音乐、提供改善睡眠环境的建议，包括调整卧室温度、湿度等。2）老年人睡眠健康监护：借助睡眠连续性算法，养老机构可以根据睡眠数据评估老年人的健康风险。持续较差的睡眠连续性可能是某些慢性疾病的早期信号，如心血管疾病、神经系统疾病等。一旦算法发出健康风险预警，养老机构可安排专业医生为老人进行全面健康检查，实现疾病的早发现、早治疗。3）治疗效果跟踪：对于正在接受睡眠障碍治疗的患者，智能床持续监测睡眠连续性。医生通过分析睡眠连续性数据，评估治疗效果，及时调整治疗方案。例如，患者在服用助眠药物一段时间后，睡眠连续性明显改善，医生可适当调整药物剂量；若睡眠连续性没有明显变化，医生则考虑更换治疗方法。（一）数据结构化规整 睡眠时间与状态存储了“时间戳|睡眠状态”组成的字符串序列，如“2025-03-13 23:28:00|2,2025-03-13 23:32:00|1”。首先按逗号拆分成多个记录，再以竖线提取时间与状态值。状态代码含义如下：0为清醒，1为深睡，2为浅睡，3为离床或设备离线。“2025-03-13 23:28:00|2,2025-03-13 23:32:00|1”表示“2025-03-13 23：28：00”用户进入睡眠状态2（浅睡状态），“2025-03-13 23：32”结束睡眠状态2，进入睡眠状态1（深睡状态）。 （二）离床及异常数据清洗 睡眠状态3含有设备异常的可能，需清洗以避免干扰分析。具体规则为：1）若睡眠状态3持续不足2分钟，视为设备短暂掉线或佩戴异常导致的误判，应删除；2）若睡眠状态连续为“1-3-1”或“2-3-1”，且睡眠状态3持续不超过10分钟，则判定为设备异常跳变，需剔除，尤其“2-3-1”不符合深睡需从浅睡过渡的生理逻辑。 （三）睡眠连续性量化运算 1）根据睡眠开始时间和睡眠结束时间计算睡眠总时长； 2）识别睡眠数据中各睡眠阶段的起始时间点。睡眠阶段定义为连续的睡眠状态块（包括浅睡1和深睡2）或连续的非睡眠状态块（包括清醒0和离床3）。具体做法是检测睡眠状态的变化点，即当前状态与前一状态不同的位置，视为新阶段的起点。通过筛选仅保留每个阶段的第一个时间点，消除同一阶段内重复记录，从而准确划分睡眠与非睡眠状态的连续区间，为后续睡眠质量分析奠定基础。 3）剔除睡眠状态为0（清醒）和3（离床）的数据，保留有效睡眠阶段； 4）若仅有一个睡眠阶段，睡眠连续性设为1； 5）若存在多个睡眠阶段，首先计算每段阶段的持续时长，并除以总有效睡眠时长，得到各睡眠阶段的比例，用于反映不同阶段在整晚睡眠中的分布。接着，以这些比例为基础，计算睡眠连续性指标：将占比最大的阶段比例的平方，与其余各阶段比例平方的平均值相加，得出该指标，用于综合衡量睡眠的集中程度和中断情况。该指标值越高，说明主要睡眠阶段占比较大、分布更集中，睡眠越连续；值越低，则说明睡眠被频繁打断，分布较分散。 （四）睡眠质量分级评定 根据睡眠连续性，划分四个睡眠连续性等级： 下述范围均为左闭右开 优秀：≥0.6 良好：[0.3,0.6) 一般：[0.15,0.3) 待改善：[0,0.15)
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