Độ chính xác wearable bị ảnh hưởng bởi yếu tố nào?

Về bản chất, độ chính xác wearable chịu tác động bởi chuỗi từ cảm biến → tiếp xúc với cơ thể → tín hiệu thu được → xử lý tín hiệu → thuật toán → kết quả cuối cùng. Vì vậy, không nên đánh giá wearable chỉ dựa trên tên cảm biến hoặc một con số accuracy do nhà sản xuất công bố.

Cảm biến và phương pháp đo quyết định giới hạn độ chính xác

Mỗi loại cảm biến có một cơ chế đo và nguồn sai số riêng. PPG dùng ánh sáng để suy ra biến thiên lưu lượng máu; IMU sử dụng gia tốc kế và con quay hồi chuyển để ghi nhận chuyển động; cảm biến điện cực phụ thuộc vào chất lượng tiếp xúc giữa điện cực và da. Do đó, cùng là wearable nhưng các yếu tố giới hạn độ chính xác có thể rất khác nhau.

Ví dụ, PPG có thể bị ảnh hưởng bởi chuyển động, vị trí giải phẫu, tiếp xúc da, tưới máu ngoại vi, nhiệt độ và ánh sáng môi trường. Trong khi đó, với IMU, vị trí và hướng của cảm biến có thể làm thay đổi tín hiệu chuyển động và các chỉ số được tính từ tín hiệu đó.

Điều này dẫn đến một nguyên tắc quan trọng: không thể nói “wearable này chính xác” nếu chưa xác định thiết bị đang đo chỉ số nào, bằng cảm biến nào và trong điều kiện nào.

Độ chính xác cũng phụ thuộc vào chất lượng phần cứng như độ nhạy cảm biến, dải đo, tần số lấy mẫu, khả năng chống nhiễu và thiết kế quang học hoặc điện cực. Một tổng quan về các hệ thống cảm biến chuyển động cho thấy tần số lấy mẫu, cấu hình cảm biến và phương pháp xử lý khác nhau giữa các hệ thống, từ đó ảnh hưởng đến cách dữ liệu được diễn giải.

Vị trí đeo và độ tiếp xúc với cơ thể có thể làm thay đổi kết quả

Vị trí đặt cảm biến quyết định cảm biến tiếp nhận tín hiệu từ cơ thể như thế nào. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng với PPG và các cảm biến chuyển động.

Với cảm biến PPG, thiết bị quá lỏng có thể di chuyển trên da và làm thay đổi đường truyền ánh sáng; ngược lại, đeo quá chặt có thể ảnh hưởng đến tưới máu tại vùng đo. Vị trí cổ tay cũng dễ chịu tác động của chuyển động và thay đổi tiếp xúc giữa cảm biến với da.

Với IMU, vấn đề còn nằm ở hướng và vị trí tương đối của cảm biến so với đoạn cơ thể. Dữ liệu từ cùng một cảm biến nhưng đặt ở vị trí hoặc định hướng khác có thể tạo ra tín hiệu khác nhau. FDA thậm chí cung cấp một bộ dữ liệu chuyên biệt để đánh giá ảnh hưởng của vị trí và hướng đặt thiết bị đến các chỉ số dáng đi, cho thấy placement là một biến cần được kiểm soát khi đánh giá wearable.

Một nghiên cứu về cảm biến quán tính đo dáng đi cũng ghi nhận độ tin cậy giữa các phiên đo tốt hơn khi cảm biến được đặt bởi nhà nghiên cứu so với khi người dùng tự đặt, với ICC lần lượt 0,85 và 0,55.

Vì vậy, đeo đúng vị trí theo hướng dẫn của thiết bị không chỉ là vấn đề tiện dụng mà là một phần của điều kiện đo.

Chuyển động là nguồn gây sai số lớn, đặc biệt khi hoạt động mạnh

Chuyển động tạo ra một vấn đề gọi là motion artifact: tín hiệu do chuyển động của thiết bị hoặc mô cơ thể có thể bị trộn vào tín hiệu sinh lý hoặc tín hiệu cần đo.

Ảnh hưởng này đặc biệt rõ với PPG. Khi cổ tay chuyển động nhanh, cảm biến có thể thay đổi vị trí tương đối với da, áp lực tiếp xúc thay đổi và mô mềm biến dạng. Kết quả là tín hiệu quang học bị nhiễu và thuật toán khó phân biệt tín hiệu sinh lý thật với nhiễu do chuyển động.

Đây là lý do một wearable có thể cho kết quả tương đối ổn định khi nghỉ hoặc trong vận động đều, nhưng giảm độ chính xác khi người dùng thực hiện động tác nhanh, giật, đa hướng hoặc cường độ cao. Một nghiên cứu gần đây so sánh nhiều vị trí đeo PPG cho thấy độ chính xác nhịp tim giảm trong các hoạt động toàn thân cường độ cao; đồng thời, cùng một thiết bị nhưng đặt ở cổ tay, cẳng tay hoặc bắp tay cũng cho kết quả khác nhau.

Sai số vì chuyển động không chỉ xuất hiện ở cảm biến quang học. Với cảm biến quán tính, việc thay đổi vị trí, hướng và sự dịch chuyển của cảm biến theo cơ thể cũng có thể ảnh hưởng đến các chỉ số dáng đi hoặc nhận diện hoạt động.

Đặc điểm cơ thể và môi trường cũng ảnh hưởng đến tín hiệu

Tín hiệu wearable không được tạo ra trong một môi trường lý tưởng. Nó đi qua hoặc tiếp xúc với cơ thể thật, vì vậy các đặc điểm sinh lý và điều kiện môi trường có thể làm thay đổi chất lượng tín hiệu.

Với PPG, các yếu tố đã được nghiên cứu gồm sắc tố da, BMI, hình xăm, tưới máu ngoại vi, nhiệt độ cơ thể, vị trí cổ tay, độ tiếp xúc với da và ánh sáng môi trường. Tuy nhiên, mức ảnh hưởng không giống nhau giữa các thiết bị và chỉ số. Một nghiên cứu không tìm thấy khác biệt có ý nghĩa thống kê về sai số nhịp tim giữa các nhóm màu da, trong khi các tổng quan và nghiên cứu khác cho thấy sắc tố da có thể ảnh hưởng đến một số phép đo PPG, đặc biệt là SpO₂.

Điểm cần tránh là biến một yếu tố thành kết luận tuyệt đối. Chẳng hạn, không thể nói mọi wearable đều kém chính xác trên da sẫm màu. Một phân tích tổng hợp gần đây cho thấy sai số phụ thuộc vào chỉ số được đo và thiết bị, với kết quả về pulse rate khác với kết quả về SpO₂.

Ngoài ra, mồ hôi, nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng bên ngoài và thay đổi tưới máu cũng có thể làm biến đổi giao diện cảm biến–da. Với cảm biến điện cực, thay đổi độ ẩm và trở kháng tiếp xúc còn có thể làm suy giảm chất lượng tín hiệu.

Thuật toán, hiệu chuẩn và cách xử lý tín hiệu quyết định kết quả cuối cùng

Cảm biến chỉ tạo ra tín hiệu thô; wearable còn phải biến tín hiệu đó thành một chỉ số mà người dùng nhìn thấy. Vì vậy, thuật toán xử lý là một mắt xích quan trọng của độ chính xác wearable.

Quá trình này có thể bao gồm lọc nhiễu, phát hiện artifact, hiệu chỉnh tín hiệu, kết hợp nhiều cảm biến, trích xuất đặc trưng và mô hình dự đoán. Với các phép đo phức tạp, cùng một dữ liệu cảm biến nhưng cách xử lý khác nhau có thể tạo ra kết quả khác nhau.

Các tổng quan về cảm biến đeo cho thấy placement, phương pháp calibration và phương pháp tính toán đều có thể ảnh hưởng đến accuracy. Trong đo chuyển động, việc kết hợp nhiều cảm biến và lựa chọn thuật toán cũng là những yếu tố quan trọng của pipeline xử lý.

Điều này cũng giải thích vì sao “có AI” không đồng nghĩa với “chính xác hơn”. Một thuật toán tốt phải được huấn luyện, hiệu chỉnh và kiểm định trong những điều kiện tương ứng với cách thiết bị được sử dụng thực tế. Nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện cho người dùng hoặc điều kiện vận động, mô hình có thể hoạt động tốt trong thử nghiệm nhưng kém ổn định ngoài đời.

Cách kiểm định và chỉ số tham chiếu quyết định wearable được gọi là “chính xác”

Một yếu tố thường bị bỏ qua là wearable đang được so sánh với cái gì. Accuracy không thể đánh giá độc lập; cần một reference standard hoặc phương pháp đo đối chiếu phù hợp.

Ví dụ, một nghiên cứu về thiết bị đeo theo dõi hoạt động cho thấy độ chính xác thay đổi rất mạnh theo loại chỉ số: trong các nghiên cứu được tổng hợp, một số thiết bị đạt MAPE dưới 10% đối với nhịp tim trong một số điều kiện, trong khi ước tính mức tiêu hao năng lượng có MAPE trên 30% ở các thương hiệu được đánh giá.

Một living umbrella review năm 2024 cũng cho thấy chỉ khoảng 11% các wearable thương mại được phát hành đã được xác thực cho ít nhất một kết quả sinh trắc học, đồng thời các nghiên cứu validation sử dụng nhiều chỉ số như MAPE, bias và ICC để đánh giá độ phù hợp với phương pháp tham chiếu.

Do đó, khi đọc thông số “accuracy”, cần hỏi thêm:

·         Đo chỉ số nào

·         So với thiết bị tham chiếu nào

·         Trong điều kiện nào

·         Với đối tượng nào

·         Ở vị trí đeo nào

·         Sai số được tính bằng MAE, MAPE, bias, ICC hay chỉ số khác

·         Kết quả có được kiểm chứng trong điều kiện thực tế hay chỉ trong phòng thí nghiệm

Đây mới là cách đánh giá độ chính xác có ý nghĩa thay vì dựa vào một tỷ lệ phần trăm đơn lẻ.

Độ chính xác wearable vì thế là kết quả của cả một chuỗi đo lường, không phải chỉ của riêng cảm biến. Cảm biến xác định tín hiệu có thể thu được; vị trí và độ tiếp xúc quyết định chất lượng tín hiệu; chuyển động và điều kiện cơ thể tạo ra nhiễu; thuật toán biến tín hiệu thành kết quả; còn hiệu chuẩn và phương pháp validation quyết định mức độ tin cậy của kết quả đó. Sai số cũng phụ thuộc mạnh vào chỉ số đang đo và điều kiện sử dụng, nên một wearable không thể được xem là “chính xác” theo nghĩa tuyệt đối.