基于PHP的睡眠質量調研平臺的設計與實現

摘要：目的：為深入了解不同人群睡眠狀況及影響因素、提升睡眠質量調查的質量與效率，該研究設計并實現了一個基于PHP的睡眠質量調研平臺。方法：平臺采用MySQL數據庫進行睡眠質量評估問卷、受試者睡眠信息以及睡眠建議知識庫等信息存儲；采用PHP技術核心技術實現用戶管理、調研問卷設計、數據采集與處理、數據分析與報告生成等核心功能，同時可實現基于AI的睡眠質量分析并自主生成建議模板。結果：通過對多個用戶群體的調研數據進行采集與分析，平臺成功實現了：1） 對睡眠質量的量化評估，為研究者提供了直觀且精準的統計分析報告；2） 實現自動化問卷填寫、數據處理和報告生成，顯著提高了調研效率和數據準確性，且具有良好的負載均衡性能。結論：該平臺為健康研究提供了高效的數據采集與分析工具，通過自動化問卷填寫和數據分析，優化了傳統調研方法，提高了數據處理的速度與精度。未來，平臺可進一步增強數據分析功能，拓展至更多健康領域的調研應用，為公共健康研究和睡眠質量改善提供更具科學依據的支持。

關鍵詞：睡眠質量；數據匯聚；數據操縱；PHP開發；數據分析

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）12-0046-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

睡眠是人類生命活動中至關重要的生理過程，不僅有助于恢復體力、鞏固記憶、調節情緒，還對身體健康和心理狀態產生深遠的影響。然而，現代社會中，由于工作壓力、生活習慣、環境變化等多重因素的疊加，越來越多的人面臨著睡眠障礙的問題。根據世界衛生組織（WHO） 的統計，全球有27%的人口存在不同程度的睡眠問題；《中國睡眠研究報告2024》指出64%的中國居民睡眠質量欠佳，且每日平均睡眠時間僅為6.75小時，睡眠質量欠佳對情緒、疼痛感[1]、認知[2]、人體代謝[3]等方面產生較消極的影響，且隨時間的推移，將嚴重影響人們的生活質量和健康水平。

盡管國內外已有大量關于睡眠質量的研究，主要集中在睡眠監測技術[4-5]、睡眠障礙的診斷與跨學科融合治療等領域。例如，利用無接觸式傳感器、無線信號分析技術、AI等技術手段，實現了更加精準的睡眠監測、睡眠障礙篩查與個性化治療等。現有對整體睡眠質量研究仍處于較為初級的階段且缺乏對睡眠質量影響因素的綜合性調研。基于此，開發一個能夠全面收集、分析用戶睡眠數據，并根據個體的睡眠問題提供有針對性的改善建議的睡眠質量調研平臺，顯得尤為迫切。該平臺不僅能為公眾提供科學的睡眠健康評估工具，還能夠為學術研究者提供精確的數據支持，有助于推動睡眠質量研究的進一步發展。

本研究設計并實現了一個基于PHP的睡眠質量調研平臺，可實現受試者睡眠數據自動化采集；并運用AI算法實現睡眠質量評價并提供個性化的改善建議。

1 基于PHP的睡眠質量調研平臺運行機制及關鍵技術研究

1.1 平臺運行機制

該平臺涵蓋了有關睡眠的數據采集、傳輸、處理、分析與反饋核心功能。受試者注冊并登錄平臺后，通過智能設備自動采集+自主錄等多種方式實現對相關睡眠數據的采集，在數據傳輸過程中，采用加密技術傳輸至服務器有效保證數據的安全性及用戶數據隱私保護；數據采集后，主要采用機器學習算法實現對睡眠數據的深度挖掘、睡眠質量評價并形成詳細的睡眠報告及睡眠質量改善建議。

1.2 關鍵技術研究

1.2.1 平臺開發技術

本系統采用PHP作為后端開發語言，使用phpStudy集成開發環境，集成了PHP解釋器、Apache服務器、MySQL數據庫等常用組件，極大地方便了開發與調試工作。

1.2.2 數據庫連接技術

1） 數據連接與事務處理、預處理。本平臺使用PHP的mysql_connect（）函數進行數據庫連接；使用事務處理（Transactions） 確保數據操作的原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID） ；通過預處理語句（Prepared Statements） 避免 SQL 注入攻擊，提高查詢效率。

2） 數據庫設計。數據規范化：數據庫設計符合第三范式（3NF） ，每張表設唯一主鍵（以INT型為主） ；用外鍵實現多表之間的關聯，盡可能減少數據冗余及更新過程中可能產生的異常。索引優化：對各表主鍵及高頻檢索字段（如用戶 ID、時間戳） 創建索引，以提高數據庫的讀取效率。

1.2.3 數據采集、審核、分析

1） 數據采集。平臺數據采集通過可穿戴設備自動采集+用戶自主填寫等多元化方式，主要包括：①可穿戴設備自動采集。通過藍牙或 Wi-Fi 接口與智能手環、智能手表等設備連接，實時獲取用戶的睡眠數據（如心率、呼吸頻率、翻身次數等） 。②用戶自主填寫。提供 Web 和移動端表單，讓用戶手動補充其他相關信息（如飲食習慣、作息時間等） 。

2） 數據審核。系統采用自動化審核與人工復核雙審核方式盡可能確保并提高數據的質量：自動化審核：根據受試者入組及排除規則，運用算法對數據進行初步篩選。例如，剔除異常值（如心率過高或過低） 、檢測傳感器故障等。人工復核：對于疑似錯誤的數據，提交至專業人員進行二次審核，并根據結果調整審核規則。

3） 數據分析。睡眠質量的評估與個性化建議采用AI算法實現。

主要AI 算法。用 LSTM（長短期記憶網絡） 分析用戶的睡眠周期變化；采用隨機森林（Random Forest） 判斷用戶睡眠質量的好壞等。

②數據預處理。數據清洗：去除噪聲數據和異常值。特征工程：提取與睡眠相關的特征（如夜間覺醒次數、深睡時長等） ，構建適合模型訓練的數據集。

③個性化建議。根據用戶的睡眠數據分析結果，系統生成個性化的改善建議，例如調整作息時間、優化生活習慣等。

1.2.4 數據加密與安全防護

為保護用戶隱私和數據安全，系統采用以下技術措施。

1） 數據傳輸加密。使用 SSL/TLS 協議對 HTTP 請求進行加密，確保數據在傳輸過程中不被竊取或篡改。

2） 敏感信息存儲加密。對用戶的密碼、健康數據等敏感信息采用 AES-256 加密算法進行加密存儲。同時，用戶密碼經過哈希處理（如 bcrypt） 后存儲，避免明文泄露。

3） 身份驗證與授權。采用OAuth 2.0協議實現用戶身份認證，并結合JWT（JSON Web Token） 進行令牌管理，確保API調用的安全性。

1.2.5" 數據可視化

使用ECharts或Highcharts等圖表庫，將用戶的睡眠數據分析結果以直觀的圖表形式展示，例如折線圖顯示心率變化、柱狀圖展示不同睡眠階段的時間分布。

通過以上關鍵技術的結合與優化，本系統構建了一個高效、安全、智能化的睡眠健康監測與管理系統。

2 基于PHP的睡眠質量調研平臺的設計與實現

在推進全民健康及醫療數字化建設的背景下，醫療工作者在信息化建設中了解睡眠障礙者和睡眠質量關注者需求，結合公眾對于睡眠質量的關注，形成智慧化的睡眠質量調研平臺，將整合了數據觀測試支撐研究和大眾睡眠知識的普及需求，為患者、醫生、研究者三方互動交流提供第一手的資料，使數據支撐決策優化睡眠知識普及相結合。采用B/S模式，優化觀測維度，為提升睡眠質量和全民健康助力。平臺的功能結構圖如圖1所示。

2.1 睡眠質量調研平臺概要設計

搭建睡眠質量調研平臺主要用于調研群體、醫療機構及研究者數據集約共享、信息互通共用，提供睡眠質量研究的數據支撐，有效推進睡眠質量提升。考慮到多方實體的不同需求和權限管理，對用戶身份界定和數據庫表結構定義進行了多元化設計，依據睡眠質量調研平臺的需求分析，在數據庫中主要設計了以下表包括個人信息表（如表1所示） 、相關政策表、最新研究新聞表、睡眠產業介紹表、研究成果展示表、睡眠數據表、睡眠監測表（如表2所示） 、反饋數據表等。

2.2 睡眠質量調研平臺功能設計

該平臺的功能設計不僅涵蓋核心的睡眠數據分析，還包含睡眠健康知識普及、用戶互動交流等功能。該平臺主要功能模塊如下：

1） 睡眠數據采集與分析。平臺可采集受試者（用戶的） 入睡時間、醒來時間、深度睡眠與淺睡眠周期等與睡眠質量相關的關鍵指標。運用AI算法實現睡眠中潛在問題（如入睡困難、頻繁覺醒等）識別并形成睡眠質量報告。通過系統分析，平臺能夠提供針對性的改善建議，涵蓋調整作息時間、優化睡眠環境、進行心理放松訓練等多方面內容，幫助用戶逐步形成健康的睡眠模式。

2） 睡眠健康知識庫。平臺內置一個豐富的睡眠知識庫，內容涵蓋科學的睡眠理論、常見睡眠問題的成因與解決方案，以及各類改善睡眠的小貼士等內容，便于用戶了解睡眠健康信息，增強對睡眠質量影響因素的認識，提高睡眠質量的理解、關注度及改善意識。

3） 智能提醒與干預功能。平臺有智能提醒和干預功能，可智能識別不良睡眠習慣，并通過手機應用發送定時提醒，包括調整作息時間、建議合適的放松活動，或提醒用戶進行睡前準備等，有助于使用者養成健康的睡眠習慣；同時，可通過對用戶的睡眠數據分析給出進一步的改善計劃。

4） 社區互動與經驗分享。平臺設置了社區互動板塊，用戶可分享自己的睡眠改善經歷、心得與挑戰。通過與其他用戶的互動，用戶可以從他人的成功經驗中獲得靈感，調整個人的睡眠改善策略。

2.3 睡眠質量調研平臺部分模塊關鍵設計代碼

2.3.1" 用戶注冊模塊

依據用戶需求共有普通用戶和管理員用戶兩種參與主體，在用戶注冊與登錄方面，支持手機號注冊與登錄，同時提供密碼管理功能。用戶信息管理中允許編輯個人資料，包括姓名、年齡、性別、身高、體重等，這些信息有助于更準確地分析睡眠質量。

2.3.2 睡眠數據記錄與分析模塊

睡眠數據記錄：用戶可以通過平臺記錄每晚的睡眠數據，包括入睡時間、醒來時間、深度睡眠時長、淺睡眠時長、REM睡眠時長等；睡眠質量分析：基于用戶記錄的睡眠數據，平臺運用先進的算法進行睡眠質量分析，包括計算總睡眠時間、深度睡眠比例、睡眠效率等，并提供個性化的睡眠質量報告；睡眠趨勢預測：基于用戶的歷史睡眠數據，平臺可以預測未來的睡眠趨勢，幫助用戶提前調整作息。

部分設計代碼（以記錄睡眠數據為例） ：

[lt;？php

// sleep_data.php

require 'database.php';" " "http:// 包含數據庫連接文件

require 'input_validator.php'; // 包含輸入驗證函數

if （$_SERVER['REQUEST_METHOD'] == 'POST'） {

$user_id = $_SESSION['user_id']; // 假設用戶已登錄，獲取當前用戶的ID

$sleep_start = $_POST['sleep_start'];

$sleep_end = $_POST['sleep_end'];

$deep_sleep_duration = （int）$_POST['deep_sleep_duration'];

$light_sleep_duration = （int）$_POST['light_sleep_duration'];

// 驗證輸入數據是否符合預期格式和范圍

if （！validateDateTime（$sleep_start） || ！validateDateTime（$sleep_end）） {

die（\"時間格式不正確，請使用YYYY-MM-DD HH：MM：SS格式。\"）;

}

if （$deep_sleep_duration lt; 0 || $light_sleep_duration lt; 0） {

die（\"睡眠時長不能為負數。\"）;

} try {

// 插入睡眠數據

$stmt = $conn-gt;prepare（\"

INSERT INTO sleep_data （

user_id，

sleep_start_time，

sleep_end_time，

deep_sleep_duration，

light_sleep_duration

） VALUES （？， ？， ？， ？， ？）

\"）;

$stmt-gt;bind_param（

\"sssss\"，

$user_id，

$sleep_start，

$sleep_end，

$deep_sleep_duration，

$light_sleep_duration

）;

if （！$stmt-gt;execute（）） {

die（\"記錄失敗：\". $stmt-gt;error）;

}

echo \"睡眠數據記錄成功！\";

} catch （Exception $e） {

die（\"發生錯誤：\". $e-gt;getMessage（））;

} finally {

$stmt-gt;close（）;

$conn-gt;close（）;

}

}

？gt; ]

2.3.3 AI 算法分析模塊

AI算法分析主要采用Python語言實現，將Python代碼打包成一個API服務，通過HTTP請求的方式調用。以下以“運用Python語言對睡眠質量的評估”的核心代碼為例。在此僅列舉特征選擇和數據集劃分。

1）特征選擇。

[#單變量統計檢驗

X = data.drop（['sleep_quality']， axis=1）

y = data['sleep_quality']

selector = SelectKBest（chi2， k=10）

selected_features = selector.fit_transform（X， y） print（\"＼n特征重要性排序：\"）

for score， feature in zip（selector.scores_， X.columns）：

print（f\"{feature}： {score}\"）

]

2） 數據集劃分。

[X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（

selected_features， y，test_size=0.2，random_state=42，

stratify=y" # 分層采樣，保持各類比例一致

） print（\"＼n數據集劃分結果：\"）

print（f\"訓練集特征： {X_train.shape}\"）

print（f\"訓練集標簽： {y_train.shape}\"）

print（f\"測試集特征： {X_test.shape}\"）

print（f\"測試集標簽： {y_test.shape}\"） ]

4 結束語

本文提出并設計實現了一個基于PHP構建的睡眠質量調研平臺。通過平臺運行（數據采集與分析） 發現生活習慣的改善、睡眠環境的優化是提升睡眠質量的關鍵要素；合理的作息時間、適度的體育鍛煉以及均衡的飲食營養能夠對改善睡眠產生積極影響；同時，發現壓力、心理狀態或是干擾睡眠的消極影響因素。

該平臺將PHP技術、大數據分析與智能化干預相結合，實現對睡眠質量評估與干預機制的智能化，同時預置開放性接口，便于平臺的進一步推廣與應用。

參考文獻：

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[3] 茍彩霞， 張潔， 包依夏姆·阿巴拜克力，等. 體檢人群睡眠質量與代謝相關脂肪性肝病的影響因素分析[J]. 臨床薈萃， 2025， 40 （1）： 33-38.

[4] 張燕春， 劉艷， 汪睿，等. 基于睡眠期體動特征的無感睡眠監測床墊的應用效果評價[J]. 陸軍軍醫大學學報， 2023，45（5）：1-12.

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【通聯編輯：聞翔軍】