Sunrise Group近期在《自然通讯医学》期刊发布了一项临床研究，该研究通过对比家庭睡眠测试与食管压力测量，验证了其AI驱动的呼吸努力测量技术在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中的有效性。研究显示，该公司的特有标志物REMOV在预测患者症状方面优于传统多导睡眠图指标。

阻塞性睡眠呼吸暂停通常使用呼吸暂停低通气指数进行诊断，该指数统计睡眠中每小时呼吸事件次数。但症状如疲劳、日间嗜睡与指数常呈弱相关，导致诊断与患者体验存在差异，可能影响全球约9.36亿成年患者的准确诊疗。

研究涉及1000名疑似患者，通过夜间多导睡眠图、Sunrise设备测量REMOV（呼吸努力增加时间百分比）及症状问卷评估。结果显示：患者症状与REMOV的相关性更强，尤其在女性中；REMOV能识别低指数患者的临床负担，弥补传统评估的不足；REMOV值随指数增加而变化，在低值范围呈线性上升，高值范围趋于平缓。

Sunrise Group联合创始人Laurent Martinot表示：“疲劳和嗜睡对患者至关重要，但症状严重度未必由高指数反映。REMOV提供呼吸努力的准确视图，帮助临床医生理解症状驱动因素，并识别可能被忽略的患者。通过捕捉指数遗漏的信息，我们意识到阻塞性睡眠呼吸暂停的真实负担可能更大，有助于更多人获得护理。”

该研究进一步支持了Sunrise Group的诊断方法，特别针对轻度患者和女性群体。通过从事件计数转向整体负担评估，该公司帮助临床医生更全面理解疾病影响。