Smartwatch theo dõi giấc ngủ bằng dữ liệu nào?

Cách xử lý có thể hình dung như sau:

Cảm biến → dữ liệu thô → đặc trưng sinh lý → thuật toán phân loại → thời gian ngủ và giai đoạn ngủ

Vì vậy, khi đồng hồ báo bạn ngủ 7 giờ 20 phút hoặc có bao nhiêu phút ngủ sâu, đó là kết quả ước tính từ nhiều tín hiệu, không phải phép đo trực tiếp trạng thái não.

Smartwatch thu dữ liệu chuyển động để nhận biết ngủ hay thức

Dữ liệu chuyển động thường đến từ gia tốc kế, đôi khi kết hợp với cảm biến chuyển động khác tùy thiết bị. Đồng hồ ghi nhận mức độ và kiểu chuyển động của cổ tay theo thời gian.

Khi người dùng thức và hoạt động, tín hiệu chuyển động thường biến đổi rõ rệt. Khi bắt đầu ngủ, chuyển động thường giảm đáng kể. Những lần xoay người, cử động tay hoặc tỉnh giấc ngắn có thể tạo ra các thay đổi khác trong chuỗi tín hiệu.

Thuật toán không chỉ hỏi “có chuyển động hay không”, mà còn xem xét:

·         Mức độ chuyển động

·         Tần suất chuyển động

·         Thời điểm xuất hiện chuyển động

·         Khoảng thời gian tương đối ít chuyển động

·         Mẫu chuyển động liên tiếp theo thời gian

Nhờ đó, gia tốc kế đặc biệt hữu ích cho việc ước tính thời điểm bắt đầu ngủ, thời điểm thức và các khoảng thời gian ngủ không ổn định.

Tuy nhiên, đây cũng là giới hạn quan trọng: nằm yên không đồng nghĩa chắc chắn đang ngủ. Một người có thể nằm bất động nhưng vẫn thức, đọc sách hoặc suy nghĩ. Ngược lại, một số cử động trong lúc ngủ không nhất thiết có nghĩa là đã tỉnh hoàn toàn.

Đó là lý do dữ liệu chuyển động thường được kết hợp với tín hiệu tim thay vì được sử dụng đơn độc.

Nhịp tim cho biết cơ thể thay đổi như thế nào trong khi ngủ

Smartwatch thường sử dụng cảm biến quang học PPG để theo dõi nhịp tim. PPG phát hiện những thay đổi về lưu lượng máu ngoại vi, từ đó thuật toán ước tính nhịp tim theo thời gian.

Trong giấc ngủ, nhịp tim và kiểu biến thiên của nhịp tim thay đổi theo trạng thái sinh lý. Vì vậy, chuỗi nhịp tim qua đêm cung cấp thêm thông tin mà gia tốc kế không thể có.

Thuật toán có thể kết hợp:

Chuyển động thấp nhịp tim thay đổi theo kiểu phù hợp với trạng thái nghỉ → tăng khả năng xác định đang ngủ

Ngược lại:

Chuyển động tăng tín hiệu tim thay đổi theo kiểu phù hợp với trạng thái thức → tăng khả năng xác định đang thức

Điểm quan trọng là smartwatch không dùng một mức nhịp tim cố định để quyết định “ngủ” hay “thức”. Thuật toán xem xét mẫu biến đổi theo thời gian và kết hợp nó với các tín hiệu khác.

Các nghiên cứu về phân loại giấc ngủ bằng thiết bị đeo đã cho thấy dữ liệu gia tốc kết hợp với PPG hoặc nhịp tim có thể được sử dụng để phân loại wake, light, deep và REM. Một nghiên cứu sử dụng dữ liệu Apple Watch và nhãn tham chiếu từ EEG đạt khoảng 71% độ chính xác khi phân loại từng epoch 30 giây thành bốn trạng thái. Con số này cho thấy thuật toán có khả năng nhận diện mẫu, nhưng cũng nhấn mạnh rằng kết quả smartwatch vẫn là một phép ước tính, không phải tương đương hoàn toàn với PSG.

HRV bổ sung thông tin mà nhịp tim đơn thuần không thể hiện

HRV là sự biến thiên về khoảng thời gian giữa các nhịp tim liên tiếp. Đây không đơn giản là “nhịp tim cao hay thấp”.

Ví dụ, hai người cùng có nhịp tim trung bình 60 nhịp/phút nhưng khoảng thời gian giữa từng nhịp có thể biến đổi khác nhau. HRV giúp thuật toán nhìn thấy phần biến thiên đó.

Trong theo dõi giấc ngủ, HRV có giá trị vì nó bổ sung một lớp thông tin về trạng thái điều hòa của hệ thần kinh tự chủ. Các thay đổi của HRV có thể đi cùng những thay đổi về trạng thái nghỉ ngơi, căng thẳng và phục hồi.

Khi kết hợp:

·         Gia tốc kế → cơ thể đang chuyển động như thế nào

·         Nhịp tim → tim đang hoạt động với tốc độ nào

·         HRV → khoảng cách giữa các nhịp tim biến thiên ra sao

thuật toán có một bộ tín hiệu phong phú hơn để phân biệt các trạng thái ngủ.

Đây cũng là lý do chỉ nhìn vào nhịp tim trung bình qua đêm là chưa đủ để hiểu cách smartwatch phân tích giấc ngủ. HRV cung cấp thông tin về mẫu biến thiên của tim, trong khi gia tốc kế cung cấp thông tin về hành vi vận động.

Smartwatch kết hợp các dữ liệu này để ước tính giai đoạn ngủ như thế nào?

Sau khi thu dữ liệu, smartwatch không nhất thiết chuyển từng cảm biến thành một kết luận riêng. Thay vào đó, thuật toán xử lý chúng như một chuỗi dữ liệu theo thời gian.

Quy trình có thể hiểu theo bốn bước:

1.    Thu tín hiệu: Gia tốc kế ghi chuyển động; PPG ghi tín hiệu liên quan đến nhịp tim và khoảng RR; thiết bị tương thích có thể ghi thêm hô hấp, SpO₂ hoặc nhiệt độ da

2.    Trích xuất đặc trưng: Hệ thống tính các đặc điểm như mức chuyển động, nhịp tim, biến thiên nhịp tim và các thay đổi theo thời gian

3.    Phân loại: Thuật toán hoặc mô hình học máy so sánh mẫu tín hiệu với những mẫu đã được dùng để huấn luyện hoặc hiệu chỉnh

4.    Tạo kết quả: Hệ thống ước tính các khoảng thức, ngủ và có thể phân loại thành ngủ nhẹ, ngủ sâu và REM

Một số nghiên cứu xây dựng thuật toán trên các epoch 30 giây, nghĩa là đêm ngủ được chia thành nhiều khoảng thời gian nhỏ để hệ thống liên tục đánh giá trạng thái.

Điểm đáng chú ý là không có một tín hiệu đơn lẻ tương ứng trực tiếp với từng giai đoạn ngủ. Giai đoạn ngủ trên smartwatch là kết quả của việc nhận dạng mẫu từ nhiều tín hiệu.

Những dữ liệu bổ sung nào có thể được smartwatch dùng để theo dõi giấc ngủ?

Ngoài ba nhóm dữ liệu cốt lõi là chuyển động, nhịp tim và HRV, một số smartwatch còn có thể đưa thêm các tín hiệu khác vào hệ thống theo dõi.

Nhịp thở

Nhịp thở và biến thiên hô hấp có thể cung cấp thêm thông tin về trạng thái sinh lý trong lúc ngủ. Một số hệ thống sử dụng dữ liệu hô hấp cùng nhịp tim và HRV khi xác định giai đoạn ngủ.

SpO₂

Một số mẫu có cảm biến đo độ bão hòa oxy trong máu. Dữ liệu này có thể được hiển thị như một chỉ số bổ sung trong theo dõi ban đêm.

Tuy nhiên, SpO₂ không phải thành phần bắt buộc của mọi hệ thống theo dõi giấc ngủ. Việc có sử dụng hay không phụ thuộc vào phần cứng và thuật toán của từng thiết bị.

Nhiệt độ da

Một số thiết bị có cảm biến nhiệt độ da và có thể ghi nhận xu hướng thay đổi qua đêm. Đây là tín hiệu bổ sung chứ không phải phép đo trực tiếp giai đoạn ngủ.

Các chỉ số tổng hợp

Từ dữ liệu cảm biến, phần mềm có thể tạo ra các chỉ số như:

·         Tổng thời gian ngủ

·         Thời điểm đi ngủ và thức dậy

·         Thời gian thức trong đêm

·         Các giai đoạn ngủ

·         Nhịp tim qua đêm

·         HRV qua đêm

·         Điểm số giấc ngủ

·         Một số chỉ số phục hồi hoặc căng thẳng

Các chỉ số tổng hợp này không phải dữ liệu cảm biến thô. Chúng là kết quả được thuật toán tính toán từ những tín hiệu ban đầu.

Vì sao dữ liệu smartwatch về giấc ngủ không nên được hiểu như kết quả đo não?

Đây là ranh giới quan trọng nhất khi đọc dữ liệu ngủ từ smartwatch.

Đa ký giấc ngủ (PSG) sử dụng nhiều kênh sinh lý, trong đó EEG cung cấp thông tin trực tiếp hơn về hoạt động điện của não để chuyên gia xác định các giai đoạn ngủ. Smartwatch đeo ở cổ tay thông thường không có EEG.

Vì vậy, smartwatch phải suy luận trạng thái ngủ từ các tín hiệu gián tiếp như chuyển động, nhịp tim, HRV và các dữ liệu sinh lý bổ sung.

Điều này tạo ra một số giới hạn:

·         Người nằm yên nhưng chưa ngủ có thể bị nhận diện là ngủ

·         Những lần thức rất ngắn có thể khó được phát hiện

·         Phân biệt các giai đoạn ngủ có thể khó hơn phân biệt ngủ và thức

·         Kết quả có thể khác nhau giữa các thuật toán và từng thiết bị

·         Người có giấc ngủ bị gián đoạn có thể tạo ra sai lệch lớn hơn trong một số chỉ số

Các nghiên cứu đối chiếu wearable với PSG cũng ghi nhận những sai lệch nhất định, chẳng hạn một số thiết bị có xu hướng ước tính tổng thời gian ngủ cao hơn thực tế ở những nhóm có hiệu suất ngủ thấp.

Do đó, dữ liệu smartwatch phù hợp hơn để theo dõi xu hướng qua nhiều đêm và nhận biết những thay đổi đáng chú ý, thay vì xem từng con số về ngủ sâu hoặc REM như một phép đo tuyệt đối.

Tóm lại, smartwatch theo dõi giấc ngủ bằng cách kết hợp nhiều lớp dữ liệu. Chuyển động giúp nhận biết mức độ bất động và các lần cử động; nhịp tim bổ sung thông tin về hoạt động tim trong trạng thái nghỉ; HRV cung cấp thêm thông tin về biến thiên giữa các nhịp tim. Một số thiết bị còn đưa hô hấp, SpO₂ và nhiệt độ da vào thuật toán.

Giá trị thực sự nằm ở sự kết hợp giữa các tín hiệu theo thời gian, chứ không phải một cảm biến riêng lẻ. Vì smartwatch không đo trực tiếp EEG, các giai đoạn ngủ mà thiết bị hiển thị nên được hiểu là ước tính bằng thuật toán, đặc biệt hữu ích khi theo dõi xu hướng dài hạn.