Ứng dụng theo dõi giấc ngủ sử dụng những dữ liệu nào?

Dữ liệu chuyển động cho biết người dùng đang nghỉ hay cử động

Gia tốc kế là một trong những nguồn dữ liệu cơ bản nhất. Khi ngủ, cơ thể thường có những khoảng ít chuyển động xen kẽ với các lần trở mình hoặc thức giấc ngắn. Thiết bị có thể ghi nhận các thay đổi này theo thời gian để xác định những khoảng tương đối yên tĩnh và những thời điểm có hoạt động.

Samsung cho biết cảm biến gia tốc trên đồng hồ có thể phát hiện chuyển động khi ngủ và dữ liệu chuyển động được kết hợp với nhịp tim để phân tích giai đoạn ngủ. Apple cũng sử dụng dữ liệu từ gia tốc kế khi theo dõi các giai đoạn ngủ trên Apple Watch.

Tuy nhiên, ít chuyển động không đồng nghĩa tuyệt đối với ngủ sâu. Một người có thể nằm rất yên nhưng vẫn chưa ngủ hoặc đang ở một giai đoạn ngủ khác. Vì vậy, chuyển động thường chỉ là một phần của mô hình suy luận.

Nhịp tim và biến thiên nhịp tim bổ sung tín hiệu về trạng thái cơ thể

Nhịp tim thay đổi theo trạng thái nghỉ ngơi và từng giai đoạn ngủ. Vì thế, nhiều ứng dụng đeo trên cổ tay hoặc ngón tay sử dụng nhịp tim cùng dữ liệu chuyển động để phân loại trạng thái ngủ.

Samsung nêu rõ rằng các giai đoạn Awake, REM, Light và Deep được phân tích từ chuyển động và thay đổi nhịp tim. Oura sử dụng thêm HRV, tức biến thiên nhịp tim, cùng các tín hiệu sinh học khác trong thuật toán phân loại giấc ngủ.

Điểm quan trọng là ứng dụng không thường lấy một giá trị nhịp tim đơn lẻ để kết luận. Thuật toán quan sát mẫu thay đổi theo thời gian, rồi đối chiếu với đặc trưng đã được dùng để huấn luyện hoặc xác thực mô hình.

Nhịp thở, nhiệt độ và các tín hiệu khác có thể làm kết quả chi tiết hơn

Các thiết bị hiện đại có thể bổ sung nhiều dữ liệu ngoài chuyển động và nhịp tim. Samsung Health cho biết Galaxy Watch hoặc Ring có thể theo dõi nhịp tim, chuyển động và nhịp thở khi ngủ; một số thiết bị còn cung cấp dữ liệu oxy máu và phát hiện tiếng ngáy. Apple Health cho phép xem nhịp tim, tần số hô hấp và trên một số mẫu Apple Watch còn có dữ liệu nhiệt độ cổ tay hằng đêm.

Oura mô tả thuật toán phân loại giấc ngủ dựa trên chuyển động, nhiệt độ da, nhịp tim, HRV và nhịp thở. Việc kết hợp nhiều tín hiệu giúp mô hình không phụ thuộc hoàn toàn vào một chỉ dấu duy nhất.

Ứng dụng tính thời lượng ngủ bằng cách nào?

Thời lượng ngủ được xác định từ khoảng thời gian mà thuật toán đánh giá là người dùng thực sự đang ngủ, thay vì đơn giản lấy toàn bộ thời gian từ lúc lên giường đến lúc thức dậy.

Về nguyên lý, hệ thống cần xác định ít nhất ba mốc: thời điểm bắt đầu ngủ, các khoảng thức trong đêm và thời điểm kết thúc giấc ngủ. Sau đó, các khoảng được phân loại là ngủ được cộng dồn để tạo ra chỉ số Time Asleep hoặc thời gian ngủ. Apple phân biệt dữ liệu “Sleep Duration” với “Time Asleep”, trong khi Oura cũng sử dụng các chỉ số như thời gian ngủ, hiệu quả giấc ngủ và độ trễ khi đi vào giấc ngủ.

Vì vậy, thời gian nằm trên giường và thời gian thực sự ngủ có thể khác nhau. Nếu người dùng lên giường lúc 22 giờ nhưng mất một khoảng thời gian mới ngủ, ứng dụng có thể không tính toàn bộ khoảng đó vào thời gian ngủ.

Giai đoạn REM, ngủ nhẹ và ngủ sâu được suy ra từ mẫu dữ liệu

Đây là phần phức tạp hơn thời lượng ngủ. Trong lâm sàng, phân giai đoạn giấc ngủ dựa trên polysomnography với EEG, EOG và EMG, tức các tín hiệu phản ánh hoạt động điện não, chuyển động mắt và hoạt động cơ.

Ứng dụng tiêu dùng thường không thu đủ các tín hiệu đó. Thay vào đó, thuật toán tìm các mẫu tương ứng trong dữ liệu mà thiết bị có thể đo được. Chẳng hạn, Oura cho biết hệ thống xem xét những thay đổi về chuyển động, nhịp tim, hô hấp và nhiệt độ để phân biệt Awake, Light, Deep và REM. Samsung cũng cho biết việc nhận diện bốn trạng thái Awake, REM, Light và Deep dựa trên chuyển động kết hợp thay đổi nhịp tim.

Nói cách khác, ứng dụng ước tính giai đoạn ngủ, chứ không đo trực tiếp hoạt động não giống một xét nghiệm giấc ngủ trong phòng thí nghiệm.

Vì sao cùng một đêm nhưng các ứng dụng có thể cho kết quả khác nhau?

Mỗi hệ thống có cảm biến, cách lấy mẫu và thuật toán riêng. Cùng một người có thể nhận được thời lượng ngủ hoặc tỷ lệ REM, ngủ sâu hơi khác nhau giữa đồng hồ, vòng đeo và ứng dụng dùng điện thoại.

Độ chính xác còn chịu ảnh hưởng bởi vị trí đeo, mức độ tiếp xúc của cảm biến, chuyển động bất thường, tín hiệu nhịp tim và cách thuật toán xử lý các khoảng thức rất ngắn. Apple cũng lưu ý rằng đồng hồ quá lỏng có thể khiến gia tốc kế ghi nhận quá nhiều chuyển động khi ngủ.

Do đó, những chỉ số này phù hợp hơn để theo dõi xu hướng của chính người dùng qua thời gian hơn là xem một con số đơn lẻ như kết quả chẩn đoán.

Dữ liệu từ ứng dụng theo dõi giấc ngủ có thay thế xét nghiệm giấc ngủ không?

Không nên xem ứng dụng tiêu dùng là phương pháp thay thế cho polysomnography khi cần đánh giá rối loạn giấc ngủ. American Academy of Sleep Medicine lưu ý rằng công nghệ theo dõi giấc ngủ dành cho người tiêu dùng có những giới hạn về xác thực và không được xem là công cụ chẩn đoán hoặc điều trị rối loạn giấc ngủ.

Giá trị lớn nhất của ứng dụng nằm ở khả năng ghi nhận liên tục các chỉ số như thời gian ngủ, lịch ngủ, chuyển động và một số tín hiệu sinh học, từ đó giúp người dùng nhận ra thay đổi hoặc xu hướng bất thường để cân nhắc trao đổi với chuyên gia khi cần.

Vì vậy, có thể hiểu quy trình tổng quát như sau: cảm biến thu tín hiệu → thuật toán phân tích mẫu thay đổi → phân loại các khoảng thời gian → cộng dồn thành thời lượng và giai đoạn ngủ → hiển thị thành biểu đồ và các chỉ số theo dõi. Độ chính xác của từng kết quả phụ thuộc vào thiết bị, cảm biến, thuật toán và điều kiện sử dụng thực tế.