失眠是一种普遍存在的睡眠障碍，影响着全世界数百万人。长期以来，它一直被认为是一个重大的健康问题，其特征是难以入睡或保持睡眠时间足够长。虽然几乎每个人都会偶尔遭受失眠的困扰，但通常可以通过改变就寝时间、避免吃晚饭、放松和呼吸练习、晚上早些时候关掉电子设备、整体减轻压力以及短期药物治疗来缓解失眠。

如果不及时治疗，慢性失眠最终会导致健康问题，例如白天持续疲劳以及其他健康问题的风险增加。因此，迫切需要解决失眠问题的方法。

发表在《国际工业与系统工程杂志》上的研究为睡眠辅助技术带来了有希望的进步。

中国湖北省武汉市湖北工业大学的 Shan Hu、Liyan 张、WeiqiGuo、DongZhang、QiJia、ZitongYang 和 MinGuo 使用神经网络科学开发了一种睡眠辅助工具，可以“了解”个人用户的睡眠情况需要并使用复杂的过程来模拟他们的睡眠模式，然后在适当的时间点播放舒缓的音乐来帮助克服人的失眠。该团队建议，他们的工作可能会通过优先考虑用户而不是他们的问题来改变睡眠辅助产品的设计方式。

该团队的方法集成了层次分析法 (AHP)、质量功能部署 (QFD) 和功能行为结构 (FBS) 模型等复杂技术，以开发更有效的方法。AHP用于评估用户的需求并对每个因素赋予权重。

然后，卷积神经网络允许团队制作个性化的睡眠状态模型，该模型可以根据个人的睡眠模式进行定制，然后进行优化以提供有效的睡眠辅助。最初使用心脏监测器和皮肤电导率测量来监测睡眠，或者更确切地说“睡眠不足”模式，并将所得数据输入模型。

至关重要的是，从这个项目中得出的结论是，设计必须关注用户和设备才能获得最佳结果。