Оптимизация сна с учетом хронотипа: стратегии физической активности на основе искусственного интеллекта

Хронотип имеет ключевое значение в регуляции циркадного ритма и циклов сон-бодрствование у человека, однако его влияние на связь между физической активностью и эффективностью сна в значительной степени оставалось без внимания. В этом исследовании оценивали, как учет хронотипа может улучшить понимание этой связи и способствовать разработке более эффективных стратегий улучшения сна. Используя данные актиграфии из массива MESA, участников разделили по хронотипу и применили сверточную нейронную сеть (CNN) и анализ аддитивных объяснений Шепли (SHAP) для изучения нелинейных взаимодействий. Результаты показали, что без учета хронотипа значимой связи между физической активностью и эффективностью сна не наблюдалось. Однако при учете хронотипа были выявлены сильные корреляции у лиц вечернего типа (Пирсон = 0,799; Спирмен = 0,715) и умеренные корреляции у лиц утреннего типа (Пирсон = 0,535; Спирмен = 0,443). Кроме того, анализ SHAP показал, что оптимальное время физической активности для улучшения эффективности сна различалось в зависимости от хронотипа, что подчеркивает необходимость персонализированных вмешательств. Это исследование ставит под сомнение предыдущие работы, в которых сообщалось о противоречивых результатах, и показывает, что подход с учетом хронотипа значительно повышает предсказуемость и возможности оптимизации исходов сна. Благодаря интеграции CNN и SHAP для интерпретируемости модели эти данные создают основу для разработки систем реального времени для оптимизации сна на базе носимых устройств и персонализированных немедикаментозных вмешательств при нарушениях сна. Клиническая значимость — бессонница является важной проблемой здравоохранения, связанной с более высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний, когнитивного снижения и метаболических расстройств. Хотя фармакологическое лечение применяется часто, длительная зависимость от него вызывает опасения из-за побочных эффектов и риска формирования зависимости, что обусловливает необходимость более безопасных и устойчивых альтернатив. В этом исследовании объединены носимая актиграфия и модели CNN на основе искусственного интеллекта для систематической оценки влияния физической активности на эффективность сна в рамках циркадных ритмов. За счет выявления характерных для хронотипа паттернов активности данная работа создает основу для персонализированных вмешательств, повышает эффективность немедикаментозного лечения и улучшает общие исходы для здоровья. С клинической точки зрения эти результаты позволяют медицинским работникам применять рекомендации по физической активности с учетом хронотипа, оптимизируя поведенческую терапию и снижая зависимость от лекарственных препаратов. Кроме того, использование носимых технологий в сочетании с искусственным интеллектом обеспечивает масштабируемую систему мониторинга в реальном времени, поддерживающую индивидуализированные подходы к лечению. Внедрение этих данных в клиническую практику и инициативы общественного здравоохранения может усовершенствовать стратегии ведения нарушений сна, способствовать развитию прецизионной медицины и продвинуть немедикаментозные подходы к лечению расстройств сна.