Introducere. Inteligenţa artificială (IA) revoluţionează medicina somnului prin analiza datelor complexe, detectarea tiparelor de somn şi automatizarea sarcinilor. Aceasta sporeşte precizia screeningului şi diagnosticelor, permite personalizarea intervenţiilor terapeutice şi îmbunătăţeşte gestionarea tulburărilor de somn. Scop. Evidenţierea utilizării actuale, aplicaţiile clinice, beneficiile tehnologice şi provocările etice ale IA în medicina somnului, pe baza datelor ştiinţifice din literatura de specialitate. Material şi metode. Au fost revizuite 18 articole selectate din diverse reviste ştiinţifice indexate, prin intermediul motoarelor de căutare Google Academic, Medline, PubMed, Up to Date, ResearchGate, publicate în intervalul de ani 2020-2025. Criteriile de selecţie au inclus termeni precum „medicina somnului”, „tulburările de somn” şi „inteligenţa artificială”. Rezultate. Cercetătorii mai multor articole originale au evidenţiat că IA contribuie semnificativ la automatizarea proceselor de analiză a studiilor polisomnografice, stadi-alizarea somnului, identificarea tulburărilor respiratorii nocturne şi predicţia răspunsului la farmacoterapie. Autorii unor articole ştiinţifice de metaanaliză au remarcat faptul că IA permite o analiză avansată a semnalelor electroence-falografice, identifică tulburările de somn-veghe şi identifică diverse endotipuri ale tulburărilor de somn. Totodată, lipsa unei justificări inteligibile pentru deciziile IA şi problemele de reglementare etică rămân bariere majore. Concluzii. Sinergia dintre IA şi domeniul medicinei somnului reprezintă o oportunitate remarcabilă pentru elucidarea unui diagnostic de înaltă precizie al tulburărilor de somn, optimizarea şi personalizarea managementului actului medical şi aprofundarea cunoaşterii mecanismelor implicate în patologia somnului.
Introduction. Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing sleep medicine by analyzing complex data, detecting sleep patterns and automating tasks. This increases the accuracy of screening and diagnostics, enables personalized therapeutic interventions and improves the management of sleep disorders. Objective. To highlight the current applications, clinical apply, technological benefits and ethical challenges of AI in sleep medicine, based on scientific data from the literature. Material and methods. Eighteen selected articles from various indexed scientific journals, through the search engines, such as Google Academic, Medline, PubMed, Up to Date, ResearchGate, published between 2020 and 2025 were reviewed. Selection criteria included terms such as “sleep medicine”, “sleep disorders” and “artificial intelligence”. Results. Researchers of several original articles have highlighted that AI significantly contributes to the automation of polysomnographic study analysis processes, sleep staging, detection of nocturnal respiratory disorders and prediction of pharmacotherapy response. The authors of several scientific meta-analysis articles have noted that AI improves the analysis of electroencephalographic signals, identifies sleep-wake disorders, and distinguishes different endotypes of sleep disorders. At the same time, the lack of AI explainability (intelligible justification for AI decisions) and ethical regulatory issues remain significant barriers. Conclusion. The synergy between AI and the field of sleep medicine presents a remarkable opportunity for elucidating highly accurate diagnoses of sleep disorders, optimizing and personalizing medical care management and deepening knowledge of the mechanisms involved in sleep pathology.
