阻塞性睡眠呼吸暂停严重度评估参数及诊断技术

作     者：付卓志 吴亚岑 李媚希 尹平平 林海军 张甫 杨宇祥 FU Zhuo-Zhi;WU Ya-Cen;LI Mei-Xi;YIN Ping-Ping;LIN Hai-Jun;ZHANG Fu;YANG Yu-Xiang

作者机构：湖南师范大学工程与设计学院 湖南师范大学附属第一医院康复医学科 

出 版 物：《生物化学与生物物理进展》 (Progress in Biochemistry and Biophysics)

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      面：147-161页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100213[医学-耳鼻咽喉科学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(32171366,32201134) 湖南省自然科学基金(2024JJ5271)资助项目 

主　　题：阻塞性睡眠呼吸暂停 评估参数 诊断技术 

摘      要：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种日益广泛的睡眠呼吸障碍性疾病，是很多高风险慢性疾病如高血压、冠心病、中风、心律不齐和糖尿病的独立危险因素，具有潜在的致命性。OSA防治的关键是早诊断、早治疗，因此OSA的评估与诊断技术成为研究热点。本文综述了OSA的严重度评估参数与诊断技术的研究进展，并探讨了未来发展的方向。在OSA严重度评估参数方面，呼吸暂停低通气指数（AHI）作为黄金标准，其与呼吸暂停低通气持续时间百分比（AH%）、最低氧饱和度（LSpO2）、心率变异性（HRV）、氧减指数（ODI）及新兴的生物标志物，共同构成了多维度评估体系。OSA诊断技术包括金标准多导睡眠监测（PSG）、便捷的家庭睡眠监测（HSAT）和心肺耦合（CPC）技术；而机器学习与人工智能作为新兴的诊断技术，由于其智能化和高准确度而日益受到青睐；此外，标准化问卷和Epworth嗜睡评分（ESS）、影像学检查和声音检测技术也为OSA诊断提供了支持。多模态融合、跨学科的整合研究、个性化诊疗模式的构建以及高新技术在临床应用中的推广将成为OSA评估与诊断领域的发展趋势。