Công nghệ theo dõi giấc ngủ xác định giai đoạn ngủ thế nào?

Để hiểu cách phân loại giai đoạn ngủ, cần phân biệt giữa đo trực tiếp và suy luận từ tín hiệu gián tiếp

Trong đa ký giấc ngủ (polysomnography - PSG), các giai đoạn ngủ được chấm điểm dựa chủ yếu trên điện não đồ (EEG), điện nhãn đồ (EOG) và điện cơ đồ (EMG). Dữ liệu thường được chia thành các đoạn 30 giây, mỗi đoạn được phân loại thành thức, N1, N2, N3 hoặc REM. Đây là chuẩn tham chiếu vì EEG phản ánh hoạt động điện của não, EOG phản ánh chuyển động mắt và EMG cho biết trương lực cơ

Trong khi đó, đồng hồ, vòng đeo tay hoặc nhẫn thông minh thường không có đầy đủ các tín hiệu này. Thiết bị có thể dùng cảm biến gia tốc để ghi nhận chuyển động, cảm biến quang học PPG để theo dõi nhịp tim và các chỉ số liên quan, rồi đưa các đặc trưng thu được vào thuật toán phân loại. Một số hệ thống còn khai thác hô hấp, nhiệt độ da hoặc các tín hiệu sinh lý khác, tùy thiết bị và thuật toán

Vì vậy, con số như “1 giờ 20 phút ngủ sâu” trên thiết bị tiêu dùng thường là kết quả ước tính, không phải phép đo trực tiếp hoạt động não như trong PSG

Cảm biến chuyển động cho biết cơ thể đang yên hay hoạt động

Gia tốc kế là một trong những cảm biến quan trọng nhất trên thiết bị đeo vì nó ghi nhận chuyển động của cổ tay hoặc cơ thể theo thời gian

Khi một người ngủ, mức độ vận động thường giảm mạnh so với lúc thức. Thuật toán có thể dùng thông tin này để phân biệt trạng thái thức - ngủ và xác định những khoảng thời gian có đặc điểm phù hợp với giấc ngủ. Đây là nguyên lý nền tảng của actigraphy

Tuy nhiên, chuyển động không mang một “dấu vân tay” đủ rõ cho toàn bộ các giai đoạn ngủ. Một người có thể nằm yên khi đang thức, chẳng hạn đọc sách trên giường, trong khi một số chuyển động nhỏ cũng có thể xuất hiện trong lúc ngủ. Vì vậy, gia tốc kế đơn độc phù hợp hơn với việc nhận diện thức - ngủ và cung cấp tín hiệu bổ trợ hơn là tự mình phân biệt chính xác toàn bộ N1, N2, N3 và REM

Một số thuật toán có thể khai thác thêm những thay đổi rất nhỏ trong tín hiệu chuyển động. Chẳng hạn, chuyển động liên quan đến hô hấp cũng có thể tạo ra đặc trưng trên dữ liệu gia tốc

Điểm quan trọng là: chuyển động cho biết cơ thể đang hoạt động ở mức nào, nhưng không trực tiếp cho biết não đang ở giai đoạn ngủ nào

PPG bổ sung nhịp tim và biến thiên nhịp tim

Đây là phần giúp công nghệ theo dõi giấc ngủ vượt ra ngoài việc chỉ quan sát chuyển động

Cảm biến PPG phát hiện thay đổi thể tích máu tại mô thông qua nguồn sáng và bộ thu quang. Từ tín hiệu này, hệ thống có thể suy ra nhịp tim và các đặc trưng của khoảng cách giữa các nhịp tim, thường được dùng để tính biến thiên nhịp tim (HRV)

Hoạt động của hệ thần kinh tự chủ thay đổi theo giai đoạn ngủ. Vì thế, nhịp tim và HRV có thể mang thông tin giúp thuật toán phân biệt các trạng thái ngủ khác nhau. Chẳng hạn, sự chuyển đổi giữa các mức độ ngủ NREM và trạng thái REM đi kèm những thay đổi khác nhau về hoạt động giao cảm và đối giao cảm

Khi PPG được kết hợp với gia tốc kế, hệ thống có hai nhóm thông tin bổ sung cho nhau

·         Gia tốc kế: Cơ thể đang chuyển động nhiều hay ít

·         PPG: Hệ tim mạch đang thay đổi như thế nào

Sự kết hợp này thường cho thuật toán nhiều thông tin hơn so với việc chỉ dùng một loại cảm biến. Một nghiên cứu về thuật toán đeo trên người đã sử dụng chuyển động cơ thể cùng khoảng thời gian giữa các nhịp tim từ PPG để phân loại 4 trạng thái gồm thức, N1/N2 gộp chung, N3 và REM theo từng đoạn 30 giây

Tuy vậy, PPG cũng có giới hạn. Chuyển động, chất lượng tiếp xúc cảm biến và các yếu tố của mô có thể làm tín hiệu thay đổi hoặc xuất hiện nhiễu. Vì vậy, thuật toán phải xử lý tín hiệu trước khi dùng nó để phân loại

Hô hấp và các tín hiệu sinh lý khác giúp phân biệt những trạng thái gần nhau

Ngoài chuyển động và nhịp tim, hô hấp cũng mang thông tin về trạng thái ngủ. Nhịp thở và kiểu thở có thể thay đổi theo từng giai đoạn, và một số hệ thống có thể ước tính đặc trưng hô hấp trực tiếp hoặc gián tiếp từ các tín hiệu tim mạch

Các thiết bị chuyên dụng hơn có thể ghi nhận thêm tín hiệu ECG, áp lực mạch, độ bão hòa oxy hoặc những biến số sinh lý khác. Nhiệt độ cổ tay cũng có thể được thiết bị theo dõi qua đêm, nhưng việc một chỉ số được đo không đồng nghĩa nó luôn là tín hiệu trực tiếp dùng để phân loại từng giai đoạn ngủ

Đây là điểm dễ gây hiểu nhầm: không có một bộ cảm biến duy nhất mà mọi thiết bị theo dõi giấc ngủ đều sử dụng

Một số thiết bị có thể phân loại giai đoạn chủ yếu từ gia tốc kế. Một số hệ thống kết hợp gia tốc kế và PPG. Các hệ thống nghiên cứu hoặc thiết bị chuyên dụng có thể sử dụng nhiều tín hiệu sinh lý hơn. Vì thế, khả năng phân loại phụ thuộc vào cả phần cứng, chất lượng tín hiệu và thuật toán của từng thiết bị

Thuật toán biến các tín hiệu thành giai đoạn ngủ như thế nào?

Quy trình có thể hình dung theo chuỗi:

Cảm biến → Làm sạch tín hiệu → Trích xuất đặc trưng → Phân loại → Theo dõi chuỗi giai đoạn ngủ

Trước hết, thiết bị ghi dữ liệu liên tục. Hệ thống sau đó xử lý nhiễu và tách dữ liệu thành các khoảng thời gian. Trong nhiều hệ thống nghiên cứu, một epoch dùng để chấm điểm ngủ có độ dài 30 giây

Từ mỗi epoch, thuật toán trích xuất các đặc trưng như mức độ vận động, nhịp tim, HRV và đặc trưng hô hấp. Những đặc trưng này được đưa vào bộ phân loại, có thể là mô hình học máy hoặc mạng nơ-ron

Mô hình không chỉ học “một tín hiệu tương ứng với một giai đoạn”. Nó học mẫu kết hợp giữa nhiều tín hiệu và cách mẫu đó thay đổi theo thời gian

Chẳng hạn, một khoảng có rất ít chuyển động nhưng đặc trưng tim mạch chưa giống ngủ sâu sẽ không nhất thiết được gán ngay là N3. Ngược lại, một khoảng có đặc trưng tim mạch phù hợp với một trạng thái cụ thể nhưng đồng thời xuất hiện tín hiệu vận động bất thường có thể được xử lý khác

Trong PSG, các quy tắc chấm điểm dựa trên EEG, EOG và EMG cho phép nhận diện những đặc điểm khá đặc trưng. N2 chẳng hạn liên quan đến sleep spindle và K-complex trên EEG; N3 được nhận diện bởi hoạt động sóng chậm; REM có chuyển động mắt nhanh cùng trương lực cơ rất thấp

Thiết bị đeo không có toàn bộ thông tin đó nên thuật toán phải suy luận xác suất từ những tín hiệu thay thế. Đây là khác biệt cốt lõi giữa đo giấc ngủ lâm sàng và theo dõi giấc ngủ bằng thiết bị tiêu dùng

Vì sao cùng là theo dõi giấc ngủ nhưng độ chính xác giữa các thiết bị khác nhau?

Khả năng phân loại giai đoạn ngủ phụ thuộc vào lượng thông tin mà thiết bị thu được và chất lượng của thuật toán

Nếu chỉ dùng gia tốc kế, hệ thống có thể nhận diện thức - ngủ khá hữu ích nhưng gặp khó khăn khi phân biệt các giai đoạn ngủ khác nhau. Khi bổ sung PPG, thuật toán có thêm thông tin về nhịp tim và HRV, nên có thể cải thiện khả năng phân loại. Một số hệ thống còn bổ sung hô hấp hoặc các tín hiệu sinh lý khác để tăng lượng thông tin đầu vào

Ngay cả khi dùng nhiều cảm biến, vẫn tồn tại những vùng khó phân biệt. N1 đặc biệt dễ gây nhầm vì đây là trạng thái chuyển tiếp giữa thức và ngủ. Các tổng quan nghiên cứu cũng cho thấy khả năng nhận diện nhiều giai đoạn ngủ của thiết bị đeo vẫn kém ổn định hơn so với chấm điểm bằng PSG

Một tổng quan năm 2024 về thiết bị đeo theo dõi giai đoạn ngủ cho thấy xu hướng kết hợp gia tốc kế và PPG ngày càng phổ biến; thiết bị chỉ dùng gia tốc kế có hiệu quả hơn cho nhận diện thức - ngủ nhưng hạn chế hơn khi cần phân loại nhiều giai đoạn. Một tổng quan hệ thống công bố năm 2026 về các phương pháp dùng tín hiệu tim - hô hấp cũng ghi nhận độ chính xác thực hành khoảng 70% và chỉ ra rằng N1 vẫn là một trong những giai đoạn khó phân loại nhất

Do đó, không nên hiểu “thiết bị ghi được các giai đoạn ngủ” là “thiết bị đo được các giai đoạn ngủ với độ chính xác tương đương PSG”

Cách hiểu đúng dữ liệu từ công nghệ theo dõi giấc ngủ

Giá trị lớn nhất của thiết bị đeo nằm ở khả năng theo dõi liên tục trong môi trường thực tế. Người dùng có thể quan sát giờ ngủ, thời lượng ngủ, xu hướng thay đổi và sự ổn định của các chỉ số qua nhiều đêm

Điều nên tránh là xem một con số của một đêm đơn lẻ như một chẩn đoán y khoa. Hiệu suất của thiết bị có thể thay đổi theo mẫu máy, cảm biến, phần mềm và chất lượng tín hiệu. Ngay cả cùng một nhà sản xuất, thuật toán hoặc phiên bản phần mềm khác nhau cũng có thể cho kết quả khác nhau

Nói cách khác, công nghệ theo dõi giấc ngủ hoạt động tốt nhất khi được xem như công cụ ước tính và theo dõi xu hướng, trong khi PSG vẫn là phương pháp tham chiếu để đánh giá cấu trúc giấc ngủ một cách chuyên sâu

Công nghệ theo dõi giấc ngủ xác định giai đoạn ngủ bằng cách kết hợp các dấu hiệu gián tiếp thay vì quan sát trực tiếp hoạt động của não. Gia tốc kế cung cấp thông tin về chuyển động, PPG bổ sung nhịp tim và HRV, trong một số hệ thống còn có hô hấp và các tín hiệu sinh lý khác. Thuật toán sau đó phân tích các đặc trưng này theo từng epoch và đối chiếu với những mẫu đã học từ dữ liệu tham chiếu để suy ra trạng thái thức, NREM hoặc REM

Vì vậy, yếu tố quyết định không chỉ là thiết bị có bao nhiêu cảm biến, mà còn là cảm biến đó cung cấp thông tin gì, tín hiệu có sạch hay không và thuật toán kết hợp chúng như thế nào.