Đồng hồ thông minh đo giấc ngủ có chính xác không?

Điều quan trọng là hiểu chữ “đo” ở đây. Phần lớn đồng hồ không trực tiếp đo hoạt động điện của não để biết bạn đang ở giai đoạn ngủ nào. Chúng sử dụng những tín hiệu gián tiếp như chuyển động, nhịp tim và biến đổi mạch máu, sau đó thuật toán suy luận trạng thái ngủ. Vì vậy, dữ liệu phù hợp hơn để theo dõi xu hướng cá nhân chứ không nên được xem như kết quả chẩn đoán y khoa. American Academy of Sleep Medicine (AASM) cũng lưu ý rằng thiết bị ngủ tiêu dùng không thể thay thế đánh giá lâm sàng hoặc xét nghiệm đã được xác thực khi cần chẩn đoán rối loạn giấc ngủ.

Đồng hồ thông minh thực sự đo giấc ngủ bằng cách nào?

Một chiếc smartwatch thông thường không “nhìn thấy” giấc ngủ theo cách phòng thí nghiệm giấc ngủ thực hiện. Thiết bị thường kết hợp nhiều tín hiệu, trong đó quan trọng nhất là cảm biến chuyển động và cảm biến quang học PPG.

Gia tốc kế ghi lại chuyển động của cổ tay. Khi người đeo nằm yên trong thời gian dài, thuật toán có thể nhận định khả năng cao họ đang ngủ. PPG chiếu ánh sáng vào da để ghi nhận biến đổi lưu lượng máu, từ đó ước tính nhịp tim và các đặc điểm liên quan đến nhịp tim. Một số thiết bị còn sử dụng nhiệt độ da, nồng độ oxy ước tính hoặc những tín hiệu sinh lý khác.

Thuật toán sau đó ghép các tín hiệu này với mô hình đã được huấn luyện để phân loại từng khoảng thời gian thành thức, ngủ hoặc các giai đoạn ngủ.

Vấn đề nằm ở chỗ đồng hồ đang suy luận trạng thái của não từ các dấu hiệu ngoại vi.

PSG trong phòng ngủ chuyên khoa có thể đồng thời ghi điện não đồ (EEG), chuyển động mắt, hoạt động cơ, nhịp tim, hô hấp và nhiều tín hiệu khác. Chính EEG và các tín hiệu liên quan cho phép chuyên gia phân loại các giai đoạn ngủ dựa trên tiêu chuẩn sinh lý. Đồng hồ đeo tay thông thường không có lượng thông tin tương đương.

Đó là lý do một người nằm rất yên để đọc sách hoặc xem phim có thể đôi lúc bị thuật toán nhận nhầm thành đang ngủ; ngược lại, chuyển động trong lúc ngủ cũng có thể ảnh hưởng cách thiết bị phân loại trạng thái.

Độ chính xác của đồng hồ thông minh khi đo thời lượng ngủ

Nếu mục tiêu là biết đại khái mình ngủ bao nhiêu tiếng và giờ đi ngủ có ổn định hay không, smartwatch có giá trị thực tế tương đối tốt. Tuy nhiên, các con số không nên được hiểu là phép đo tuyệt đối.

Một phân tích gộp công bố năm 2024 tổng hợp 24 nghiên cứu với 798 người sử dụng nhiều thiết bị đeo cổ tay khác nhau. So với PSG, các thiết bị tiêu dùng có khác biệt có ý nghĩa ở nhiều chỉ số. Mức chênh lệch trung bình được ghi nhận khoảng:

·         16,9 phút đối với tổng thời gian ngủ

·         4,7 điểm phần trăm đối với hiệu suất ngủ

·         2,6 phút đối với thời gian đi vào giấc ngủ

·         13,3 phút đối với thời gian thức sau khi đã bắt đầu ngủ

Các tác giả kết luận thiết bị đeo cổ tay chưa đáng tin cậy bằng PSG đối với các chỉ số quan trọng, mặc dù vẫn có ích khi quan sát mô hình ngủ nói chung.

Không nên lấy những con số trên làm “sai số cố định” cho mọi smartwatch. Sai lệch thay đổi đáng kể tùy thiết bị, thuật toán, phiên bản phần mềm, đặc điểm người dùng và điều kiện đo.

Một phân tích gộp mới hơn ở người trưởng thành khỏe mạnh cũng nhận thấy thiết bị đeo có thể ước tính hợp lý một số thông số tổng thể nhưng thường có xu hướng đánh giá cao tổng thời gian ngủ và hiệu suất ngủ, đồng thời đánh giá thấp thời gian thức sau khi bắt đầu ngủ. Không có thiết bị nào cho thấy hiệu năng vượt trội một cách nhất quán trên mọi thông số.

Điều này cho thấy câu hỏi hữu ích không phải là “đồng hồ sai đúng bao nhiêu phút mỗi đêm?”, mà là thiết bị có đủ ổn định để phát hiện xu hướng của chính bạn trong nhiều ngày hay không.

Nhận biết ngủ và thức thường chính xác hơn nhận biết từng giai đoạn ngủ

Các thuật toán wearable có một lợi thế: phần lớn thời gian trong khoảng bạn lên giường vào ban đêm thực sự là thời gian ngủ. Vì vậy, chúng thường nhận diện giấc ngủ khá nhạy.

Trong một nghiên cứu đối chiếu sáu thiết bị thương mại với PSG, gồm Apple Watch Series 8, Fitbit Charge 5, Fitbit Sense, Garmin Vivosmart 4, WHOOP 4.0 và Withings Scanwatch, tất cả thiết bị đều phát hiện được trên 90% các epoch thực sự là giấc ngủ. Tuy nhiên, độ đặc hiệu khi nhận diện trạng thái không ngủ chỉ khoảng 29,39%–52,15%.

Nói đơn giản, smartwatch thường khá giỏi trong việc nói “bạn đang ngủ” khi bạn thực sự ngủ, nhưng khó nhận ra một số khoảng thời gian bạn đã thức.

Điều này đặc biệt đáng chú ý với người thường thức giấc ngắn trong đêm nhưng nằm yên. Thiết bị có thể tính một phần thời gian đó vào giấc ngủ, khiến tổng thời gian ngủ hoặc hiệu suất ngủ trông tốt hơn thực tế.

Đây cũng là lý do không nên đánh giá chất lượng giấc ngủ chỉ bằng một con số như “7 giờ 42 phút”. Hai người có cùng tổng thời gian ngủ nhưng mức độ gián đoạn giấc ngủ rất khác nhau.

Số phút ngủ sâu và REM có đáng tin không?

Các giai đoạn ngủ là phần cần thận trọng nhất khi đọc dữ liệu smartwatch.

Trong PSG, phân loại N1, N2, N3 và REM dựa nhiều vào những đặc điểm sinh lý được ghi trực tiếp, đặc biệt là điện não. Smartwatch phải suy luận các giai đoạn này từ chuyển động và tín hiệu tim mạch nên bài toán khó hơn đáng kể.

Nghiên cứu so sánh sáu thiết bị với PSG ghi nhận hệ số Cohen's kappa cho phân loại giấc ngủ chỉ khoảng 0,21–0,53, tương ứng mức đồng thuận từ thấp đến vừa tùy thiết bị.

Vì vậy, việc ứng dụng báo bạn có “1 giờ 18 phút ngủ sâu” không đồng nghĩa bạn thực sự có chính xác 78 phút N3 theo tiêu chuẩn PSG.

Một đêm báo ít REM cũng chưa đủ để kết luận REM của bạn bất thường.

Cách đọc hợp lý hơn là quan sát xu hướng dài hạn. Nếu cùng một chiếc đồng hồ, cùng cách đeo và cùng điều kiện sử dụng liên tục cho thấy một thay đổi kéo dài nhiều ngày hoặc nhiều tuần, tín hiệu đó có thể đáng quan tâm hơn nhiều so với sự dao động của một đêm riêng lẻ.

AASM cũng lưu ý rằng nhiều sản phẩm đưa ra thông tin về các giai đoạn ngủ trong khi dữ liệu xác thực ngoài phòng thí nghiệm còn hạn chế. Hiệu năng có thể khác giữa các model của cùng nhà sản xuất và thậm chí thay đổi sau khi thuật toán hoặc phần mềm được cập nhật.

Vì sao đồng hồ có thể báo sai giấc ngủ?

Sai lệch không chỉ đến từ chất lượng cảm biến. Thuật toán phải giải quyết một bài toán mà nhiều trạng thái khác nhau có thể tạo ra tín hiệu khá giống nhau.

Chẳng hạn, nằm im nhưng vẫn tỉnh có thể giống giấc ngủ khi chỉ nhìn vào chuyển động. Nhịp tim và biến thiên nhịp tim cũng chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngoài giấc ngủ như tập luyện, căng thẳng, rượu, thuốc, bệnh cấp tính hoặc trạng thái sinh lý cá nhân.

Độ chính xác còn có thể bị ảnh hưởng bởi:

·         Đồng hồ đeo quá lỏng khiến tín hiệu quang học không ổn định

·         Vị trí cảm biến tiếp xúc với da không tốt

·         Người dùng tháo đồng hồ hoặc sạc thiết bị giữa đêm

·         Chuyển động nhiều khi ngủ

·         Thức nhưng nằm yên trong thời gian dài

·         Thuật toán và phiên bản phần mềm của từng thiết bị

·         Đặc điểm cá nhân khác với nhóm dữ liệu dùng để phát triển thuật toán

Vì vậy, không thể nói một cách chung chung rằng “smartwatch chính xác 90%”. Một chỉ số độ chính xác chỉ có ý nghĩa khi biết nó đang nói về thiết bị nào, thông số nào, quần thể nào và tiêu chuẩn đối chiếu nào.

Ngay cả hai mẫu đồng hồ cùng thương hiệu cũng không mặc nhiên có cùng độ chính xác. AASM nhấn mạnh việc đánh giá wearable cần tính đến cả model và phiên bản phần mềm vì cập nhật thuật toán có thể làm thay đổi hiệu năng.

Nên dùng dữ liệu giấc ngủ từ smartwatch như thế nào?

Giá trị lớn nhất của đồng hồ thông minh nằm ở khả năng đo liên tục trong môi trường sống bình thường.

PSG cung cấp thông tin sinh lý chi tiết hơn nhiều nhưng thường được thực hiện trong một hoặc một vài đêm. Smartwatch có thể được đeo hàng tuần hoặc hàng tháng. Nhờ vậy, thiết bị phù hợp để nhận biết những thay đổi có tính xu hướng.

Thay vì tập trung vào việc tối qua bạn có chính xác bao nhiêu phút REM, có thể quan sát:

·         Thời gian đi ngủ và thức dậy có đều hay không

·         Tổng thời gian ngủ ước tính thay đổi như thế nào qua nhiều tuần

·         Những ngày ngủ ít có liên quan đến cảm giác buồn ngủ ban ngày hay không

·         Một thay đổi về lịch sinh hoạt có đi kèm thay đổi ổn định trong dữ liệu ngủ hay không

Nên so sánh bạn với chính bạn, trên cùng thiết bị và trong một khoảng thời gian đủ dài, hơn là so điểm ngủ của mình với người khác hoặc coi từng giá trị là một phép đo lâm sàng.

Cũng cần tránh hiện tượng quá ám ảnh với “điểm ngủ”. Nếu ứng dụng cho điểm thấp nhưng bạn cảm thấy tỉnh táo, hoạt động bình thường và dữ liệu của một đêm khác thường, chưa có cơ sở để kết luận rằng giấc ngủ thực sự có vấn đề.

Ngược lại, nếu bạn liên tục ngủ không ngon, buồn ngủ quá mức vào ban ngày hoặc có triệu chứng đáng lo, một điểm số đẹp trên đồng hồ cũng không loại trừ rối loạn giấc ngủ.

Khi nào không nên dựa vào đồng hồ thông minh?

Smartwatch không nên được dùng như công cụ duy nhất để chẩn đoán mất ngủ, ngưng thở khi ngủ hoặc các rối loạn giấc ngủ khác.

AASM khẳng định dữ liệu từ công nghệ giấc ngủ tiêu dùng cần được đặt trong bối cảnh đánh giá lâm sàng phù hợp và không thay thế xét nghiệm chẩn đoán đã được xác thực.

Điều này vẫn đúng ngay cả khi một thiết bị có một tính năng cụ thể đã được cơ quan quản lý cho phép dùng để sàng lọc nguy cơ. Ví dụ, hướng dẫn sức khỏe năm 2025 của AASM về các ứng dụng và thiết bị tự đánh giá nguy cơ ngưng thở khi ngủ lưu ý rằng ngay cả những sản phẩm đã được FDA cho phép cho mục đích sàng lọc cũng khác nhau đáng kể về độ chính xác và có những giới hạn trong việc phân biệt các dạng rối loạn hô hấp khi ngủ.

Vì vậy, dữ liệu wearable nên đóng vai trò tín hiệu hỗ trợ. Nó có thể giúp bạn nhận ra một xu hướng bất thường hoặc cung cấp thêm thông tin khi trao đổi với chuyên gia, nhưng không nên tự mình quyết định rằng bạn có hay không có một bệnh lý giấc ngủ.

Đồng hồ thông minh đo giấc ngủ có độ chính xác đủ hữu ích để theo dõi xu hướng, nhưng chưa đủ để coi là phép đo tuyệt đối hoặc công cụ chẩn đoán. Khả năng phát hiện trạng thái ngủ nhìn chung tốt hơn khả năng phát hiện thời gian thức và phân loại chính xác từng giai đoạn ngủ.

Do đó, hãy ưu tiên nhìn vào xu hướng qua nhiều đêm thay vì từng phút ngủ sâu, REM hoặc một điểm số của riêng một đêm. Khi dữ liệu trên đồng hồ mâu thuẫn với cảm nhận thực tế hoặc khi có vấn đề giấc ngủ kéo dài, triệu chứng thực tế và đánh giá y khoa có giá trị cao hơn kết quả của wearable.