这篇文档属于类型b（系统性综述文章），以下是根据要求生成的学术报告内容：

作者及发表信息
本文由Sara Haghighat（丹麦奥胡斯大学）、Muhammed Joghatayi（伊朗马什哈德医科大学）等10位作者合作完成，发表于2025年的《BMC Medical Informatics and Decision Making》期刊，标题为《Diagnostic accuracy of artificial intelligence for obstructive sleep apnea detection: a systematic review》（人工智能在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中的准确性：系统性综述）。

研究主题
本文系统评估了人工智能（AI）模型在阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea, OSA）诊断中的性能，重点关注深度学习（Deep Learning, DL）、机器学习（Machine Learning, ML）和混合模型的准确性、局限性及临床应用潜力。

主要观点与论据

1. OSA的诊断挑战与AI的潜在价值
OSA是一种全球约10亿成年人患病但诊断率仅5%-15%的睡眠障碍，其传统诊断依赖多导睡眠图（Polysomnography, PSG），但PSG成本高、耗时长且普及率低。AI技术（如DL和ML）可通过分析生理信号（如脑电图、血氧饱和度等）实现自动化诊断，有望解决资源限制问题。支持证据包括：
- 引用多项研究指出PSG的局限性（如Park等2011年的研究）；
- 强调AI模型能够直接从原始数据中学习时空特征（如Bahrami等2022年研究证明卷积神经网络对单导联心电图的分析能力）。

2. AI模型的多样性与性能比较
综述纳入13项研究（共12,631例患者），将模型分为三类：
- 深度学习模型（4项）：如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM），最高准确率达98.6%（Arslan等2023年研究）；
- 机器学习模型（6项）：如随机森林（Random Forest）、支持向量机（SVM），准确率67.03%-95.14%；
- 混合模型（3项）：结合DL与ML，表现最优（如Li等2021年研究达97.8%）。
关键发现：
- 混合模型因整合时空特征分析能力，性能显著优于传统ML（如Zhang等2023年开发的CMS2-Net半监督模型）；
- 数据异质性和模型透明度是影响结果可重复性的主要挑战。

3. 方法学质量与偏倚风险
采用QUADAS-2工具评估偏倚风险：
- 7项研究显示低风险（如Leong等2023年基于人口统计学和血氧数据的研究）；
- 3项研究因样本选择不明确被评高风险（如Zhuang等2022年雷达信号研究）。
支持数据：
- 表4详细列出各研究的偏倚评估结果；
- 强调外部验证不足（仅5项研究公开代码）。

4. 临床应用的挑战与未来方向
尽管AI模型展现出高准确性（中位数89.66%），但以下问题限制其临床转化：
- 可解释性：多数DL模型为“黑箱”，需发展可解释AI（Explainable AI, XAI）框架（引用La Fisca等2023年研究）；
- 数据多样性：训练集多来自单一中心，需多中心验证（如Chen等2023年研究仅使用中国患者面部图像数据）；
- 标准化缺失：不同研究的输入信号（如EEG、ECG）、评估指标（准确率、AUC）差异大，需统一协议。

意义与价值
1. 学术价值：首次系统性比较DL、ML和混合模型在OSA诊断中的性能，为后续研究提供方法学参考（如模型选择、数据集构建）。
2. 临床价值：提出AI可作为PSG的补充工具，尤其在资源匮乏地区；强调需解决模型透明度和泛化性问题。
3. 行业影响：呼吁开放代码共享（如通过GitHub）和跨学科合作（如睡眠医学与计算机科学）。

亮点
- 全面性：覆盖6大数据库（PubMed、IEEE Xplore等）的2907篇文献，最终纳入13项高质量研究；
- 方法创新：首次在OSA领域应用QUADAS-2评估偏倚风险；
- 前瞻性建议：提出“标准化临床数据集”和“XAI框架”作为未来研究重点。

其他有价值内容
- 补充文件2详细列出每项研究的输入信号、样本量及模型架构；
- 讨论部分对比了成人OSA与儿科OSA的AI诊断差异（引用Gutiérrez-Tobal等2022年研究）。

（注：全文约2000字，严格遵循术语翻译规范，如首次出现“深度学习”标注英文“Deep Learning”。）