MySleepart打造智能助眠系统，实现自动睡眠干预和睡眠疾病初筛

全球睡眠医疗市场由产品和服务构成。根据中国产业信息《2017年中国医疗行业国际比较、市场需求及市场供给分析》报告显示，2015年，睡眠医疗市场的规模为2540.9亿美元。其中，产品占整体市场的88%，服务占12%。目前全球范围对失眠的治疗主要停留在人工合成的镇静剂、催眠药阶段。由于药物容易产生耐药性、成瘾性和戒断反应，以及药物本身的不良反应，因此寻求非药物治疗失眠的解决方案在学术界成为一个非常重要的话题。

MySleepart就是一家融合智能产品和服务，为睡眠障碍人群提供睡眠解决方案的科技公司。MySleepart以综合助眠智能产品为矩阵，搭建数据服务闭环可干预的健康管理生态。除产品外，MySleepart衍生出基于AI分析睡眠大数据健康信息系统。在系统中与医生集团合作提供专业的睡眠健康解决方案，为用户推荐个性化的睡眠健康指南。

智能科技解决两大睡眠顽疾

市面上的睡眠科技产品主要解决两大问题，一是睡不好。2017 年初，华为运动健康发布的《中国睡眠质量报告》显示，我国居民睡眠质量情况堪忧，平均睡眠时长不到7小时，有64%的调研对象认为自己睡眠不足。第二大问题是睡眠中潜伏着的健康问题，例如呼吸暂停症（SAS）。不过这些睡眠疾病虽是顽疾，但却存在可控性，这也为智能产品的干预介入提供了一定的市场空间。

在解决睡不好的问题上，MySleepart智能床系统以电动床为基础加上传感器，获取用户心率、呼吸频率、翻身、鼾声等方面的体征数据，以及卧室内温度、湿度、空气质量等环境数据。系统将数据存储到云端，通过后台的人工智能算法即时分析用户的睡眠状态与睡眠质量。后台可以基于这些数据对床体姿态进行自动干预，以延长用户的深度睡眠时间。

在鼾症干预方面，MySleepart的鼾声监测器可以运用神经网络算法识别鼾声。云端根据鼾声数据反馈自动调节智能床的姿态，通过物理的方式来减少鼾症的发作频率，系统联动干预鼾症。

解决睡眠中潜在的健康问题，对产品的要求更高。产品不仅要获取患者的身体数据，还要找到符合疾病诊断的标准，根据这些数据进行疾病诊断。

为了做到初筛和干预睡眠疾病，保证产品的医疗属性。MySleepart推出了一款睡眠监测毯。其核心技术是通过压电薄膜的传感器，无需穿戴设备便可采集人体BCG信号，利用微体动监测，从而计算出心率、呼吸率和睡眠质量。

为了保证产品的医疗属性，达到医疗应用级别，MySleepart在睡眠监测毯上新增了鼾声监测和血氧监测模块。睡眠监测毯以MySleepart自主研发的神经网络模块为核心，通过整合计算监测到的呼吸波、血氧数据和心率变异性来做到对呼吸暂停症的初筛。

MySleepart联合创始人高欣对动脉网表示：“我们希望通过一种轻穿戴的方式让睡眠障碍监测产品从医院走入家庭。目前消费级产品的数据可靠性还存疑，因此我们想做一个医疗级别的睡眠监测产品，来帮助那些有睡眠呼吸暂停症状的人做初筛和健康管理。”

攻克B端资源积累有特征数据

在商业模式上，MySleepart选择从B端积累资源，再推广到C端。目前MySleepart主要开拓的市场在养老院，为有着巨大健康管理管理需求的老人进行健康管理和监测。

开拓B端用户，对于MySleepart来说是一个市场教育的过程。更重要的是，MySleepart能够采集到客户的特征数据，然后训练算法模型，保证在细分市场有更多的话语权。要想提供有价值的健康报告和解决方案，产品需要拥有一定的数据。但数据的大小并非绝对，需要针对细分人群获取准确数据。

高欣解释到：“我们有目的性地进行数据采集，因为我们在研发过程中发现，不同年龄、不同性别、不同地域的人群，睡眠的特征也不太一样。在北京研发中心，我们主要和301医院、北医三院合作，持续获取睡眠障碍人群的临床数据；在更广泛的用户市场上，我们正将睡眠与老年人的健康数据结合；其他还包括女性数据，未来，我们会把睡眠和美容相结合。总体而言，我们通过B端渠道，把睡眠数据的采集与分析跟具体的行业场景进行结合。”

MySleepart目前12人的团队中，有8位研发工程师。联合创始人兼CTO栾胜为北京航空航天大学计算机专业博士后，在生理参数采集与算法领域有近10年的研发经验，主持及参与过多项国家级服务机器人课题，包括公司2018年承接的科技部重大研发专项。

目前，公司正在寻求Pre-A轮融资。本轮计划融资800万人民币，用于渠道建设、睡眠数据平台优化，产品研发和扩大团队。此前，公司已获得200万天使轮融资以及400万风险投资。