一句话基于开源YASA引擎的临床级自动化睡眠分析Web应用，支持AASM标准的睡眠分期与多维度报告生成
定价未公开 仅向授权医疗专业人员开放，需申请演示账户，定价信息未在公开页面披露
适合谁['授权医疗专业人员', '睡眠研究人员', '临床睡眠中心', '睡眠医学相关科研机构']
核心功能AASM标准12通道睡眠自动分期，基于梯度提升分类器将30秒睡眠周期分为清醒、N1、N2、N3、REM5类睡眠纺锤波、慢振荡、REM睡眠自动检测及相关指标计算自动生成符合AASM标准的睡眠统计数据：总睡眠时间、睡眠效率、潜伏期、WASO及各睡眠阶段占比单通道EEG/EOG/EMG/气流信号质量自动分级（良好/可接受/差），避免低质量数据导致误诊每睡眠分期置信度评分，低于70%的分期自动标记需人工复核OSAS诊断鲁棒性评估：3档严格度（宽松/标准/严格）计算OAHI，标注诊断稳定性等级（A/B/C）支持NL/FR/EN/DE4种语言界面、报错信息及PDF报告异步任务处理，上传EDF文件后实时展示分析进度生成含睡眠 hypnogram、统计表格、纺锤波分布图、慢波检测结果、脑电波段功率图的可下载报告，支持PNG/CSV导出全链路安全防护：CSRF防护、速率限制、强会话管理、UFW防火墙、Fail2ban防护Docker容器化部署，支持单命令Linux服务器部署，配套Nginx代理管理多域名SSL支持自定义脑电通道选择、可配置周期长度、原始微伏信号预处理等研究级功能
AI能力与模型核心引擎为 YASA，使用机器学习驱动的自动睡眠分期；文中说明其 gradient-boosting classifier 训练于数千份 PSG 记录，可将 30 秒 epoch 分类为 Wake、N1、N2、N3、REM。还支持纺锤波、慢波、REM、睡眠统计与频带功率分析。底层技术栈列出 LightGBM、YASA 0.7、psgscoring 0.6、MNE-Python。
典型用例从 PSG 系统导出的 EDF 文件出发，上传后选择 EEG/EOG/EMG 等通道、设置 epoch 长度与分析项，自动生成 hypnogram、睡眠统计、事件图、信号质量、OAHI 稳健性分析与 PDF/PNG/CSV 结果。适合临床睡眠分析和研究场景。
免费额度/试用页面没有披露免费额度。登录区显示“Request a demo account”，说明可能需要申请演示账号。
定价未披露定价、订阅方案或按量收费信息。
中文支持页面明确支持 NL/FR/EN/DE 四种语言的 UI、错误消息、PDF 报告和仪表盘；未提及中文支持。
API与集成当前支持浏览器上传 EDF、PNG/CSV 下载、PDF 报告；技术上采用 Flask、Redis/RQ、Docker、Gunicorn、Nginx。FHIR 导出到 EHR 系统被列为 roadmap，尚未说明已可用。未披露公开 API。
数据隐私面向 clinical environments，强调 CSRF protection、rate limiting、strong session management、UFW firewall、Fail2ban、Docker/Nginx/SSL 部署等安全加固。页面未提供隐私政策、数据保留周期、合规认证或加密细节。
输出质量与局限YASA 相关 eLife 2021 验证论文显示，在 585 个测试夜、超过 30,000 小时 PSG 训练与验证背景下，中位分期准确率 87.5%，接近人工评分者一致性。应用还提供逐 epoch 置信度，低于 70% 标记人工复核。但页面同时提示产品处于 active development，临床验证研究、外部 MESA 验证和部分功能仍在准备中。
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中国访问未知
适用场景['临床睡眠中心的睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）等睡眠疾病辅助诊断''睡眠医学研究中大规模PSG数据的批量自动分析''多中心睡眠研究的标准化数据处理与报告生成']
同类YASA Python library、MNE-Python、商业 PSG/睡眠分析软件、国内医院或科研机构自建睡眠分期分析流程