Ve společnosti Oura jsme se zavázali neustále zvyšovat laťku přesnosti. Dnes začínáme pro naše členy zavádět náš nový algoritmus spánkových fází. Tento algoritmus patří mezi nejpřesnější algoritmy spánkových fází, které jsou k dispozici v nositelných zařízeních pro spotřebitele, a dosahuje 79% shody s polysomnografickým (PSG) laboratorním testem spánku, který je ve čtyřfázové klasifikaci spánku (bdění, lehký, hluboký a spánek s rychlým pohybem očí [REM spánek]) zlatým standardem testování spánku.
Výzkum a práce na tomto algoritmu trvaly roky, než byl přiveden k dokonalosti, a byly při nich použity pokročilé techniky strojového učení, které byly vycvičeny na jednom z největších souborů dat o spánku, jaký byl kdy shromážděn.
| „Tento algoritmus patří mezi nejpřesnější algoritmy spánkových fází, které jsou k dispozici v nositelných zařízeních pro spotřebitele, a dosahuje 79% shody s polysomnografickým (PSG) laboratorním testem spánku.“ |
„Nový algoritmus spánkových fází podtrhuje závazek společnosti Oura k přesnosti a vědecké validitě jako základním pilířům našeho produktu, stejně jako naše neúnavné úsilí podporovat členy na jejich cestě ke zdraví poskytováním hlubokých, personalizovaných informací o zdraví,“ říká Shyamal Patel, PhD, vedoucí vědecký pracovník společnosti Oura.
Abychom se o tomto projektu dozvěděli více, obrátili jsme se na členy vědeckého týmu Oura: Raphael Vallat, PhD je seniorní datový vědec v oblasti strojového učení a bývalý výzkumník spánku na Kalifornské univerzitě v Berkeley, Gerald Pho, PhD je seniorní datový vědec v oblasti strojového učení a Xi Zhang, PhD je vedoucí oddělení Health Sensing.
Na následujících řádcích vám tito vědci prozradí, v čem nový algoritmus spánkových fází vyniká, co by o něm členové měli vědět a také jaké výzvy a úspěchy tento proces přinesl.
DALŠÍ INFORMACE: Jak Oura sleduje můj spánek?
Co je nového?
Ačkoli je nový algoritmus spánkových fází přesnější než kdykoli předtím, můžeme vás ujistit, že už i starý algoritmus spánkových fází patřil k nejlepším v oblasti nositelných zařízení a jeho přesnost byla nezávisle ověřena.
Nový algoritmus však laťku posouvá ještě výš. Prsten Oura Ring nyní dosahuje 79% shody ve srovnání se zlatým standardem v podobě PSG laboratorních testů. To je pozoruhodný úspěch, vezmeme-li v úvahu, že nezávislé studie zjistily, že shoda mezi lidskými odborníky hodnotícími studii PSG na základě čtyřfázové klasifikace spánku je přibližně 88 % a shoda mezi hodnotiteli u 5fázové klasifikace spánku je přibližně 83 %.
Nový algoritmus spánkových fází má navíc ve všech fázích spánku vyšší citlivost, přesnost a specificitu, a to v rozmezí od 74 % do 98 %. Zatímco jiné studie prokázaly podobné výsledky při detekci konkrétní fáze spánku, tento zlepšený výkon je obvykle dosažen na úkor ostatních fází (např. vysoký výkon při detekci hlubokého spánku může vést ke špatné schopnosti detekovat REM spánek).
To znamená, že nový algoritmus spánkových fází od společnosti Oura dokáže lépe rozpoznat, v jaké fázi spánku se během noci nacházíte. Zvýšená citlivost ve všech fázích spánku nejen zvyšuje přesnost vašeho skóre spánku, ale také vašeho skóre připravenosti, což vám dává lepší přehled o tom, jak je vaše tělo připraveno na celý den.
DALŠÍ INFORMACE: Vaše skóre spánku Oura
Oura znamená rozdíl: Rozmanitost dat
Když spíte, Oura Ring monitoruje signály vašeho těla, jako je tepová frekvence, pohyb a trendy tělesné teploty, aby určil, kdy jste usnuli a v jaké fázi spánku se nacházíte. To je možné, protože každá fáze spánku (bdění, lehký spánek, REM spánek a hluboký spánek) se vyznačuje odlišnými biosignály.
Abychom mohli vyvinout nový algoritmus spánkových fází, „shromáždili jsme jeden z největších souborů dat o spánku získaných pomocí nositelných zařízení, abychom algoritmus naučili lépe detekovat tyto biosignály a související fáze spánku u rozmanitější populace,“ vysvětluje Vallat. „Zlepšení přesnosti nakonec poskytuje členům Oura lepší přehled o jejich spánkových vzorcích a celkovém zdravotním stavu.“
Proces vývoje zahrnoval více než dva roky rozsáhlého výzkumu. „Aktivně jsme vytvořili tento datový soubor, který obsahuje více než 1 200 nocí spánku s využitím dat z PSG a prstenu Oura Ring ze spánkových laboratoří po celém světě,“ říká Vallat.
Výsledky jejich výzkumu byly publikovány v recenzovaném vědeckém časopise Sensors. Práce podrobně popisuje fungování algoritmu a je veřejně přístupná, aby si ji mohl přečíst každý, kdo chce porozumět technickým detailům fungování našeho algoritmu spánku — což je důkazem závazku společnosti Oura k transparentnosti.
„Na rozdíl od předchozích datových souborů jsme tentokrát sbírali data od rozmanité populace s různými spánkovými návyky a zázemím, například od lidí s různou barvou pleti, zdravotním stavem, věkem a poruchami spánku.“
Díky heterogennímu souboru dat je zajištěno, že byl algoritmus trénován na široké škále jedinců, a proto bude dobře fungovat u všech uživatelů. Jednou z našich hodnot ve společnosti Oura je člověk na prvním místě. Proto se snažíme zajistit, aby náš algoritmus fungoval dobře pro všechny.
„Od zveřejnění studie v roce 2021 jsme pokračovali v rozšiřování našich databází školení a testování,“ říká Vallat. „Díky více než dvojnásobnému datovému souboru jsme zvýšili rozmanitost pacientů, abychom zajistili vysokou přesnost napříč různými typy populace.“
Algoritmy spánkových fází jsou obvykle vyvíjeny na základě omezeného množství dat (<100 nocí spánku) a pocházejí z homogenní populace, jako jsou například zdraví mladí univerzitní studenti. To znamená, že při použití širší a rozmanitější populací se algoritmus nevyhnutelně stává méně přesným.
| „Díky více než dvojnásobnému datovému souboru jsme zvýšili rozmanitost pacientů, abychom zajistili vysokou přesnost napříč různými typy populace.“ |
K TÉMATU: Co je to polysomnografická (PSG) studie spánku?
Časová osa vývoje
Cesta od výzkumu a vývoje k produktizaci vědeckých algoritmů vyžaduje čas a přináší jedinečné výzvy.
„Věda je časově náročná,“ říká Gerald Pho. „Správné testování a ověřování může trvat roky a náš nový algoritmus není v tomto ohledu výjimkou. Chtěli jsme zajistit, aby výzkumná verze algoritmu odpovídala konečné implementaci v produktu, což znamená zajistit, aby fungoval podle očekávání na naší mnohem větší a rozmanitější členské základně.“
„Navíc, i když je věda na ‚připravená‘, vše vzniká mimo ring jako teoretický algoritmus, který je třeba synchronizovat s hardwarem a aplikací,“ vysvětluje Zhang. „Převedení algoritmu do softwaru bylo rozsáhlým procesem, který zahrnoval změnu firmwaru prstenu, vývoj aplikace a cloudu a další nezbytné kroky.“
„Vzhledem k tomu, že nový algoritmus spánkových fází je zásadní a má mnoho návazných důsledků, jako je ovlivnění celkového skóre spánku a skóre připravenosti, museli jsme provést kalibrace, abychom zajistili dobrou celkovou kontinuitu,“ popisuje Pho. „Proto jsme v listopadu 2022 vydali beta verzi. Chtěli jsme shromáždit data od členů za miliony nocí pomocí souběžných algoritmů, abychom zajistili jejich soudržnost.“
V průběhu dvou let se výzkumným pracovníkům a vědcům z celého světa podařilo výrazně rozšířit naši vědeckou znalostní základnu a práce pokračuje, protože neustále doplňujeme datový soubor a aktualizujeme algoritmus.
Jaké změny mohou členové Oura očekávat?
„Vzhledem k tomu, že jsme použili data z rozmanitější populace, zaznamenali jsme některé klíčové změny založené na věku a variabilitě tepové frekvence (HRV),“ vysvětluje Vallat.
Členové Oura mohou ve svých spánkových metrikách zaznamenat například tyto změny:
- U většiny lidí dojde k nárůstu lehkého spánku. Ale buďte bez obav: i když se mu říká „lehký spánek“, má stále pozitivní účinky na váš mozek a tělo. Přečtěte si více informací o lehkém spánku.
- Pokud máte vyšší HRV, můžete zaznamenat pokles doby bdělosti a hlubokého spánku a nárůst REM spánku.
- Lidé s nižší HRV mohou zaznamenat pokles REM spánku a prodloužení doby bdělosti.
K TÉMATU: Jaká je průměrná HRV?
Výhled do budoucna
Je důležité si uvědomit, že věda zabývající se spánkem se postupně vyvíjí – stejně jako věda, která stojí za produkty Oura. „Naším cílem je poskytovat co nejpřesnější metriky a přehledy, jaké jsou možné s využitím dnešní vědy a technologie,“ říká Patel. „S vývojem vědy a technologií se budeme vyvíjet také my, abychom posouvali hranice možností produktů Oura.“
„Jsme hrdí na to, že jsme společností zaměřenou na vědu, a budeme i nadále investovat do výzkumu a vývoje, abychom členům Oura přinesli nejmodernější funkce pro monitorování zdraví,“ říká Patel.
O odbornicích společnosti Oura
Shyamal Patel, PhD, vede ve společnosti Oura vědecké oddělení – interdisciplinární organizaci zaměřenou na výzkum a vývoj algoritmů, které převádějí data ze senzorů na přesná měření zdraví a celkové pohody. Shyamal má titul Ph.D. v oboru elektrotechniky se specializací na zpracování signálu a aplikované strojové učení z bostonské Severovýchodní univerzity. Postdoktorandský výzkum dokončil na Harvardu a žije v Bostonu.
Gerald Pho, PhD,, je seniorní datový vědec v oblasti strojového učení ve společnosti Oura. Má doktorát z neurovědy a od svého příchodu do společnosti Oura se podílel na vývoji a zavádění několika algoritmů, včetně nového algoritmu spánkových fází, tepové frekvence při zátěži a řízení zdravotních rizik.
Raphael Vallat, PhD, je seniorní datový vědec v oblasti strojového učení společnosti Oura. Dříve pracoval jako výzkumník spánku v Center for Human Sleep Science na Kalifornské univerzitě v Berkeley (laboratoř prof. Matta Walkera). O tématu spánku a lidského zdraví rozsáhle publikuje a jeho práce byla prezentována v několika významných médiích a podcastech.
Xi Zhang, PhD, je vedoucím oddělení Health Sensing ve společnosti Oura. Podporuje globální tým vědců při výzkumu a vývoji algoritmů pro různé aplikace v oblasti zdraví. Dr. Zhang získal doktorát na Michiganské univerzitě a sestrojil prvního neinvazivního robota pro trombolýzu na světě. Po dokončení studií pracoval nejprve ve společnosti Fitbit a poté ve společnosti Apple. Ve společnosti Fitbit vedl interní startup a také dodal několik klíčových funkcí souvisejících se zdravím srdce, jako je nepřetržité monitorování tepové frekvence a detekce fibrilace síní (schváleno úřadem FDA). Je také členem redakční rady časopisu Ultrasound in Medicine and Biology, který se zaměřuje na aplikace využívající strojové učení a umělou inteligenci.