Đồng hồ thông minh theo dõi giấc ngủ như thế nào?

Đồng hồ thông minh thu thập dữ liệu gì khi bạn ngủ?

Dữ liệu đầu tiên thường là chuyển động cổ tay. Cảm biến gia tốc giúp nhận biết bạn đang nằm yên, xoay người, cử động nhiều hay có dấu hiệu thức giấc. Khi cơ thể hoàn toàn nghỉ và gần như không chuyển động trong một khoảng thời gian, thiết bị có thể bắt đầu xác định đây là một khoảng ngủ; các chuyển động nhỏ như trở mình lại giúp thuật toán phân biệt các trạng thái trong suốt đêm.

Nhóm dữ liệu thứ hai là nhịp tim và biến thiên nhịp tim (HRV). Cảm biến quang học trên đồng hồ ghi nhận tín hiệu mạch máu ở cổ tay để ước tính nhịp tim. Các thay đổi nhỏ trong khoảng thời gian giữa những nhịp tim liên tiếp tạo thành dữ liệu HRV, và những mẫu biến đổi này có thể được dùng cùng chuyển động để phân loại các giai đoạn ngủ. Google Health cho biết Fitbit sử dụng dữ liệu nhịp tim và HRV trong quá trình xác định các giai đoạn Light, Deep và REM.

Tùy mẫu đồng hồ, hệ thống còn có thể sử dụng tần số hô hấp, độ bão hòa oxy trong máu (SpO₂) và nhiệt độ da hoặc cổ tay. Chẳng hạn, Apple Watch có thể hiển thị nhịp tim, tần số hô hấp và nhiệt độ cổ tay qua đêm; một số thiết bị Garmin hỗ trợ theo dõi SpO₂ trong lúc ngủ.

Điểm quan trọng là không phải đồng hồ nào cũng có cùng tập dữ liệu hoặc cùng thuật toán. Tính năng phụ thuộc vào cảm biến, mẫu thiết bị, phần mềm và khu vực sử dụng. AASM cũng lưu ý rằng hiệu suất của thiết bị tiêu dùng có thể thay đổi giữa các mẫu và phiên bản phần mềm khác nhau.

Từ dữ liệu cảm biến, đồng hồ suy ra bạn đang ngủ như thế nào?

Quá trình này có thể hiểu theo ba bước.

Bước 1: Xác định thời gian ngủ và thức. Khi thiết bị phát hiện cơ thể ít chuyển động trong thời gian đủ dài, dữ liệu nhịp tim và chuyển động được kết hợp để xác định một khoảng nghỉ có khả năng là giấc ngủ. Những lúc cử động mạnh hoặc hoạt động trở lại có thể được đánh dấu là thức.

Bước 2: Phân tích các mẫu thay đổi theo thời gian. Nhịp tim không giữ nguyên trong suốt đêm. Cùng với chuyển động, những thay đổi của nhịp tim và HRV tạo thành các mẫu khác nhau ở từng thời điểm. Thuật toán dùng các mẫu này để ước tính bạn đang ở ngủ nhẹ, ngủ sâu hay REM.

Bước 3: Tổng hợp thành một phiên ngủ hoàn chỉnh. Sau khi đồng bộ dữ liệu, ứng dụng có thể biểu diễn thành biểu đồ thời gian ngủ, thời điểm thức giấc và từng giai đoạn ngủ. Apple Watch hiện có thể hiển thị REM, Core và Deep; Google Health cũng phân loại Light, Deep và REM trên các thiết bị hỗ trợ theo dõi nhịp tim.

Nói cách khác, đồng hồ đang thực hiện một bài toán suy luận từ tín hiệu gián tiếp, chứ không đo trực tiếp hoạt động não để xác định giai đoạn ngủ.

Vì sao đồng hồ có thể nhận biết REM, ngủ sâu và ngủ nhẹ?

Trong phòng thí nghiệm, đánh giá giấc ngủ bằng đa ký giấc ngủ (polysomnography) sử dụng các tín hiệu như hoạt động điện não, chuyển động mắt và hoạt động cơ. Đồng hồ đeo tay không có đầy đủ hệ thống cảm biến đó, nên phải dùng các dấu hiệu thay thế từ cổ tay. Google Health mô tả rõ rằng thiết bị dùng chuyển động và nhịp tim để ước tính các giai đoạn ngủ, trong khi AASM lưu ý rằng nhiều thiết bị tiêu dùng cung cấp sleep staging nhưng mức độ chính xác đã được xác thực có thể khác nhau đáng kể giữa các thiết bị.

Vì vậy, REM hoặc Deep trên đồng hồ là một kết quả ước tính theo thuật toán. Thuật toán có thể nhận ra những mẫu sinh lý thường đi kèm một giai đoạn ngủ, nhưng không trực tiếp quan sát hoạt động não như hệ thống đo lâm sàng.

Đây cũng là lý do một đêm có cùng thời lượng ngủ vẫn có thể cho kết quả phân bố giai đoạn khác nhau. Các yếu tố như chuyển động, nhịp tim, HRV và chất lượng tín hiệu cảm biến đều ảnh hưởng tới cách thuật toán phân loại. Việc đeo đồng hồ quá lỏng cũng có thể làm tăng chuyển động giả; Apple cảnh báo dây đeo quá lỏng có thể khiến cảm biến gia tốc ghi nhận nhiều chuyển động hơn thực tế.

Những dữ liệu nào có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả?

Chuyển động đặc biệt quan trọng trong việc xác định một người đã ngủ hay chưa và phát hiện những khoảng cử động trong đêm. Tuy nhiên, chỉ dựa vào chuyển động sẽ khó phân biệt chính xác tất cả các trạng thái ngủ, vì một người có thể nằm rất yên khi vẫn chưa ngủ hoặc có những cử động nhỏ trong lúc đang ngủ.

Nhịp tim và HRV cung cấp thêm thông tin về trạng thái sinh lý của cơ thể. Khi kết hợp với chuyển động, chúng giúp thuật toán phân biệt các giai đoạn ngủ tốt hơn so với việc chỉ theo dõi hoạt động của cổ tay.

Tần số hô hấp, SpO₂ và nhiệt độ cổ tay có vai trò bổ sung. Chúng có thể giúp người dùng nhìn thấy thêm những biến động sinh lý qua đêm, nhưng không phải mẫu đồng hồ nào cũng thu thập được tất cả các tín hiệu này. Apple, Garmin và Fitbit hiện có những phạm vi dữ liệu khác nhau tùy thiết bị.

Do đó, có thể hình dung độ chính xác của theo dõi giấc ngủ không đến từ một cảm biến duy nhất, mà từ sự kết hợp giữa nhiều tín hiệu và thuật toán xử lý dữ liệu theo thời gian.

Đồng hồ thông minh theo dõi giấc ngủ chính xác đến đâu?

Độ chính xác phụ thuộc đáng kể vào thiết bị, thuật toán, phiên bản phần mềm, cách đeo và mục tiêu đo. AASM cho biết kết quả của thiết bị đeo tay tiêu dùng có thể khác nhau giữa các hãng, mẫu máy và phiên bản phần mềm; nhiều thiết bị có sleep staging nhưng chưa có mức xác thực tương đương phương pháp tiêu chuẩn trong phòng thí nghiệm.

Điều này có nghĩa là dữ liệu từ đồng hồ phù hợp hơn để theo dõi xu hướng cá nhân theo thời gian: bạn ngủ bao lâu, giờ ngủ có đều hay không, có thường xuyên thức giấc hay không và các chỉ số thay đổi thế nào giữa các đêm. Nó hữu ích cho việc nhận diện những thay đổi lặp lại thay vì coi một con số đơn lẻ là kết luận y khoa.

AASM cũng nhấn mạnh rằng công nghệ theo dõi giấc ngủ dành cho người tiêu dùng không nên được xem là phương pháp thay thế cho đánh giá y khoa hoặc xét nghiệm chẩn đoán giấc ngủ. Với các vấn đề như ngưng thở khi ngủ, thiết bị tiêu dùng có thể cung cấp thông tin hoặc hỗ trợ đánh giá nguy cơ ở một số trường hợp, nhưng không thể tự nó xác nhận hay loại trừ bệnh.

Làm thế nào để dữ liệu theo dõi giấc ngủ đáng tin cậy hơn?

Cách đeo có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dữ liệu. Đồng hồ nên được đeo vừa vặn khi ngủ, đủ chắc để cảm biến tiếp xúc ổn định với da nhưng không gây khó chịu. Apple khuyến nghị đeo đồng hồ ít nhất một giờ mỗi đêm để có dữ liệu ngủ và lưu ý rằng đồng hồ quá lỏng có thể làm cảm biến ghi nhận chuyển động không chính xác.

Bên cạnh đó, nên ưu tiên nhìn xu hướng nhiều đêm hoặc nhiều tuần thay vì diễn giải một đêm riêng lẻ. Các chỉ số ngủ vốn có biến động tự nhiên, trong khi thuật toán của mỗi thiết bị cũng có những giới hạn riêng.

Cách sử dụng có giá trị nhất là xem đồng hồ như một công cụ theo dõi và nhận biết xu hướng, sau đó đối chiếu với cảm nhận thực tế như mức tỉnh táo ban ngày, lịch ngủ và những thay đổi trong sinh hoạt. Khi có vấn đề kéo dài hoặc triệu chứng đáng lo ngại, dữ liệu từ thiết bị nên được xem là thông tin bổ sung cho đánh giá chuyên môn, không phải chẩn đoán độc lập.

Tóm lại, đồng hồ thông minh theo dõi giấc ngủ bằng cách kết hợp chuyển động, nhịp tim, HRV và tùy thiết bị là nhịp thở, SpO₂ hoặc nhiệt độ cổ tay để suy luận trạng thái ngủ. Điểm mạnh của công nghệ này nằm ở khả năng theo dõi liên tục và xây dựng xu hướng cá nhân; giới hạn nằm ở việc các giai đoạn ngủ được ước tính gián tiếp thay vì đo trực tiếp hoạt động não. Vì vậy, dữ liệu đồng hồ có giá trị nhất khi được dùng để quan sát thói quen và thay đổi dài hạn, thay vì xem như một phép đo chẩn đoán tuyệt đối.

Đồng hồ có đo trực tiếp sóng não khi ngủ không?

Không. Đồng hồ thông minh chủ yếu sử dụng các tín hiệu từ cổ tay như chuyển động, nhịp tim và các chỉ số sinh lý khác để ước tính trạng thái ngủ. Đo hoạt động điện não thuộc về các phương pháp đánh giá giấc ngủ chuyên sâu như polysomnography.

Vì sao hai đồng hồ có thể cho kết quả giấc ngủ khác nhau?

Mỗi thiết bị có cảm biến, thuật toán, cách xử lý tín hiệu và phiên bản phần mềm khác nhau. AASM lưu ý rằng hiệu suất theo dõi giấc ngủ có thể thay đổi giữa các thiết bị và thậm chí giữa những phiên bản phần mềm khác nhau.

Đồng hồ có biết chính xác tôi đang ở REM hay ngủ sâu không?

Đồng hồ có thể ước tính các giai đoạn như REM, Light hoặc Deep dựa trên những mẫu tín hiệu sinh lý, nhưng đây không phải phép đo trực tiếp hoạt động não. Vì vậy, không nên coi kết quả từng giai đoạn là tuyệt đối chính xác.

Có thể dùng dữ liệu đồng hồ để chẩn đoán rối loạn giấc ngủ không?

Không nên tự chẩn đoán chỉ dựa trên dữ liệu từ đồng hồ. AASM khuyến cáo công nghệ theo dõi giấc ngủ dành cho người tiêu dùng không thay thế đánh giá y khoa; với nguy cơ ngưng thở khi ngủ, thiết bị cũng không thể tự mình xác nhận hoặc loại trừ bệnh.