OSA具有多样的病理生理机制(内型)和临床特征(表型)，因此在诊断和治疗OSA时需考虑其异质性。OSA内型特征的识别有助于选择合适的靶向干预治疗，而表型分析和亚组识别有助于进一步理解OSA临床症状、内型特征和预后之间的关联，为个体化治疗提供信息。
1.OSA内型特征：近期的研究集中于使用自动化程序分析多导睡眠监测(polysomnography，PSG)以量化OSA的生理内型特征，如临界闭合压异常、低觉醒阈值、高环路增益和上气道扩张肌反应性。尽管这些方法有望减少传统内型测定方法的临床可及性限制，但PSG内型分析的稳定性和可重复性仍然需要更多研究。Tolbert等对43例患者进行了连续两晚的PSG内型分析，个体间比较结果支持通过PSG内型对OSA患者进行分组和聚类;然而，纵向对比结果显示，在同一患者连续两晚的重复测量中存在个体内变异性。这表明在从“表型识别”转向“治疗指导”的过程中，仍存在一些知识空白有待进一步研究。Strassberger等报告了PSG内型分析结果在4周内具有良好的稳定性，并首次定义了最小可检测差异(minimaldetectabledifferences，MDDs)，该值可用于量化非自发性变异的最小变化阈值，为内型特征分类的临床应用提供了重要的参考依据。
二、OSA的诊断和评估
呼吸暂停低通气指数(apnea-hypopneaindex，AHI)和氧减指数(oxygendesaturationindex，ODI)等传统频率指标在评估OSA严重程度时未能反映其亚组异质性，在预测OSA不良并发症方面存在局限性。因此，近年来，国内外学者积极探索新的标志物，以更准确地界定OSA的严重程度，从而为评估OSA患者的并发症风险和指导个体化治疗提供新的依据。
(一)PSG衍生指标
(二)机器学习模型
人工智能的发展为传统OSA诊断和评估提供了补充策略，特别是基于单一血氧通道的分析算法有望推动便携式诊断模式的发展。
(三)新型监测设备
新兴的睡眠监测技术，包括可穿戴和非可穿戴设备，可持续记录用户睡眠期间的呼吸、心电信号、下颌肌电等信息，显示出评估OSA的潜在价值。
三、OSA个体化治疗
(一)药物治疗
OSA的亚型研究为OSA治疗提供了潜在的药物干预目标，并已在临床试验阶段取得了多个有潜在治疗效果的候选药物。目前基于OSA内型特性总结的四个关键药物治疗靶点，分别是上气道扩张肌功能、上气道扩张肌反应性、化学敏感性和通气控制，以及觉醒阈值。
(二)CPAP治疗
(三)其他治疗
新型眼罩睡眠体位治疗(SleepPositionTherapy，SPT)设备内置体位传感器、鼾声传感器和振动元件，结合血氧监测装置，能够连续记录患者睡眠期间的体位、鼾声强度和氧饱和度，并在超过设定阈值时通过低频振动提示患者改变体位。研究结果显示，联合使用眼罩SPT和口腔矫治器可显著改善体位性OSA患者的AHI和低氧负荷。Wong等的前瞻性研究表明，上气道手术能够改善OSA患者的上气道塌陷性，但对其他非解剖内型无显著效果。
(四)OSA管理模式
开展以患者为中心的诊疗是一种切实可行的个体化疾病管理模式。罗金梅和肖毅强调了鼓励患者和家属共同参与OSA的治疗决策，从而提高患者依从性的重要作用。此外，基于“云加端”平台的远程医疗技术有望优化OSA诊疗的连续性和可及性，为实现对OSA患者的长期有效管理以及构建元宇宙OSA医疗模式奠定基础。