En Oura, tenemos el compromiso de elevar constantemente nuestro nivel de precisión. A partir de hoy, comenzamos a implementar nuestro nuevo algoritmo de las fases del sueño para nuestros miembros. Este algoritmo es uno de los algoritmos más precisos para la estadificación de las cuatro fases del sueño (vigilia, sueño ligero, sueño profundo y sueño REM) disponibles en un dispositivo wearable de consumo, con un 79 % de coincidencia con las pruebas de laboratorio del sueño mediante polisomnografía (PSG), el método científico de referencia para el estudio del sueño.
Han hecho falta años de investigación y trabajo para perfeccionar este algoritmo, empleando técnicas avanzadas de aprendizaje automático entrenadas con uno de los mayores conjuntos de datos sobre el sueño jamás recopilados.
| “Este algoritmo es uno de los algoritmos de las fases del sueño más precisos disponibles en un dispositivo wearable de consumo, con un 79 % de coincidencia con las pruebas de laboratorio del sueño mediante polisomnografía (PSG)”. |
“El nuevo algoritmo de las fases del sueño subraya el compromiso de Oura con la precisión y la validación científica como pilares fundamentales de nuestro producto, así como nuestro empeño constante en ayudar a nuestros miembros a dar prioridad a su salud ofreciéndoles análisis sobre salud detallados y personalizados”, afirma el Dr. Shyamal Patel jefe del equipo de investigación científica de Oura.
Para saber más sobre el proyecto, hablamos con miembros del equipo científico de Oura: el Dr. Raphael Vallat, científico sénior de datos especializado en aprendizaje automático y antes investigador del sueño en la Universidad de California, Berkeley; el Dr. Gerald Pho, científico sénior de datos especializado en aprendizaje automático y el Dr. Xi Zhang, jefe del equipo de monitorización de la salud.
A continuación, estos expertos te explican las ventajas del nuevo algoritmo de las fases del sueño, qué necesitas saber sobre el algoritmo, qué retos surgieron durante el proceso de desarrollo y cómo se superaron.
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¿Qué novedades incluye?
Aunque el nuevo algoritmo de las fases del sueño es más preciso que nunca, puedes tener la seguridad de que el anterior algoritmo ya era uno de los mejores en el sector de los dispositivos wearable y su precisión estaba validada por expertos independientes.
Sin embargo, el nuevo algoritmo pone el listón aún más alto. Ahora, el Oura Ring alcanza un 79 % de coincidencia con las pruebas de laboratorio del sueño mediante polisomnografía (PSG), el estándar de referencia en pruebas del sueño. Se trata de un avance extraordinario, teniendo en cuenta que varios estudios diferentes han observado que, cuando expertos humanos analizan una prueba de sueño mediante PSG, coinciden aproximadamente el 88 % de las veces al clasificar el sueño en cuatro fases. En cambio, cuando se emplea la estadificación del sueño en cinco fases, el nivel de coincidencia es de aproximadamente el 83 %.
Además, este algoritmo de las fases del sueño presenta una mayor sensibilidad, precisión y especificidad en todas las fases del sueño, con valores que oscilan entre el 74 % y el 98 %. Aunque otros estudios han mostrado resultados similares para la detección de ciertas fases del sueño, esta mejora en el rendimiento suele producirse a expensas de la estadificación de las otras fases del sueño (por ejemplo, un alto rendimiento en la detección del sueño profundo podría dar lugar a una capacidad insuficiente para detectar la fase REM).
Esto significa que el nuevo algoritmo de las fases del sueño de Oura puede detectar mejor en qué fase del sueño te encuentras mientras duermes. Este aumento de la sensibilidad en todas las fases del sueño aumenta la precisión de tu puntuación del sueño, pero también la de tu puntuación de la disposición y, de este modo, te ofrece un retrato más preciso de lo preparado que está tu cuerpo para afrontar el día en general.
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Lo que diferencia a Oura: la diversidad de sus datos
Mientras duermes, tu Oura Ring monitoriza las señales de tu cuerpo, como tu frecuencia cardíaca, movimiento y tendencias de la temperatura corporal, para determinar cuándo te has dormido y en qué fase del sueño te encuentras. Esto es posible porque cada fase del sueño (vigilia, sueño ligero, sueño REM y sueño profundo) se caracteriza por una serie de bioseñales distintivas.
Para desarrollar el nuevo algoritmo de las fases del sueño, Vallat afirma que “recopilamos uno de los conjuntos de datos de monitorización del sueño más grandes del sector wearable y lo utilizamos para entrenar al algoritmo para que detectara mejor estas bioseñales y la fase del sueño asociada en un conjunto de población más diversa”. “La mejora en la precisión permite a los miembros de Oura tener información más completa sobre sus patrones de sueño y sobre su salud en general”.
El proceso de desarrollo ha supuesto más de dos años de extensa investigación. “Hemos creado activamente este conjunto de datos, que consta de más de 1200 noches de sueño, recogidos en laboratorios de sueño de todo el mundo tanto mediante PSG como con el Oura Ring”, comenta Vallat.
Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista científica revisada por pares Sensors. El artículo ofrece un análisis detallado sobre cómo funciona el algoritmo y es de acceso público, para garantizar que todos aquellos que deseen comprender los detalles técnicos puedan hacerlo, lo cual demuestra el compromiso de Oura con la transparencia.
“A diferencia de otros conjuntos de datos anteriores, el que estábamos recopilando provenía de una población diversa, con patrones de sueño y orígenes variados (por ejemplo, personas con diferentes tonos de piel, estados de salud, edades y trastornos del sueño)”.
Contar con un conjunto de datos heterogéneo garantiza que el algoritmo se haya entrenado (y, por tanto, funcione bien) con una amplia variedad de personas. En Oura, uno de nuestros valores es poner a las personas en primer lugar, así que nos comprometemos con que nuestro algoritmo funcione bien para todos.
“Desde que el estudio se publicó en 2021, hemos seguido ampliando nuestras bases de datos de entrenamiento y prueba del algoritmo”, comenta Vallat. “Al contar con más del doble de datos, hemos aumentado la diversidad de pacientes para garantizar una alta precisión en todos los tipos de población”.
Normalmente, los algoritmos de las fases del sueño se desarrollan con una cantidad limitada de datos (<100 noches de sueño) y se extraen de una población homogénea, como estudiantes universitarios jóvenes y sanos. Esto significa que, cuando lo usa una población más amplia y diversa, el algoritmo inevitablemente pierde precisión.
| “Al contar con más del doble de datos, hemos aumentado la diversidad de pacientes para garantizar una alta precisión en todos los tipos de población”. |
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Cronología del desarrollo del algoritmo
El proceso que va desde la investigación y el desarrollo hasta la comercialización de algoritmos científicos en productos requiere tiempo y plantea desafíos particulares.
“La ciencia lleva tiempo”, recalca Pho. “Pueden pasar años hasta que se completen las pruebas y validaciones adecuadas, y nuestro nuevo algoritmo no es una excepción. “Queríamos asegurarnos de que la versión del algoritmo utilizada para la investigación coincidiera con la implementación final del producto. Esto significa que había que comprobar que funcionara correctamente para una comunidad de miembros mucho más amplia y diversa”.
“Además, aunque la base científica ya esté madura, el algoritmo se desarrolla fuera del anillo como un algoritmo teórico y necesita sincronizarse con el hardware y la aplicación”, explica Zhang. “Transformar el algoritmo en software ha sido un proceso extenso que ha implicado cambiar el firmware del anillo, así como el desarrollo de la aplicación y de la nube, entre otras cosas”.
“Como el nuevo algoritmo de las fases del sueño es un pilar fundamental y tiene numerosas consecuencias derivadas (como sus efectos en las puntuaciones del sueño y de la disposición), tuvimos que hacer ajustes para garantizar una buena coherencia general”, afirma Pho. “Por eso lanzamos una versión beta en noviembre de 2022. Queríamos recopilar millones de noches de datos de nuestros miembros usando algoritmos concurrentes para garantizar esa coherencia”.
Durante dos años, los equipos de investigación y ciencia de Oura de todo el mundo ampliaron considerablemente nuestra base de conocimientos científicos. Y el trabajo sigue adelante, ya que añadimos datos y actualizamos el algoritmo constantemente.
¿Qué diferencias pueden notar los miembros de Oura?
“Al utilizar datos de una población más diversa, pueden notarse algunas diferencias importantes dependiendo de la edad y de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) de la persona”, explica Vallat.
Estos son algunos cambios que los miembros de Oura podrían notar en sus métricas de sueño:
- La mayoría de los miembros de Oura notarán un aumento en el sueño ligero. Pero no te preocupes: aunque se le denomine sueño ligero, tiene muchísimas ventajas para tu cerebro y tu cuerpo. Sigue leyendo sobre el sueño ligero.
- Si tienes una VFC más alta, puede que veas una disminución en la lectura del tiempo de vigilia y de sueño profundo, así como un aumento de la lectura del sueño REM.
- Las personas con una VFC más baja pueden ver una disminución en la lectura del sueño REM, así como un aumento del tiempo de vigilia registrado.
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Perspectivas de futuro
Es importante reconocer que la ciencia del sueño evoluciona con el paso del tiempo y la ciencia que hay detrás de Oura también lo hace. “Nuestro objetivo es ofrecer las métricas y los análisis más precisos posibles utilizando la ciencia y la tecnología disponibles en la actualidad”, dice Patel. “A medida que la ciencia y la tecnología evolucionen, en Oura seguiremos innovando para llevar nuestras soluciones más allá de sus límites”.
“Tenemos el orgullo de ser una empresa guiada por la ciencia y vamos a seguir invirtiendo en investigación y desarrollo para ofrecer las funciones de monitorización de la salud más avanzadas a los miembros de Oura”, afirma Patel.
Los expertos de Oura
El Dr. Shyamal Patel es jefe del equipo de investigación científica de Oura, donde lidera una organización multidisciplinar centrada en el estudio y el desarrollo de algoritmos que traducen las mediciones de los sensores en datos precisos sobre salud y bienestar. Shyamal tiene un doctorado en Ingeniería Eléctrica por la Northeastern University, con una especialización en procesamiento de señales y aprendizaje automático aplicado. Completó su investigación posdoctoral en Harvard y actualmente vive en Boston.
El Dr. Gerald Pho es científico sénior de datos de Oura especializado en aprendizaje automático. Tiene un doctorado en neurociencia y, desde que se unió a Oura, ha contribuido al desarrollo y a la implementación de varios algoritmos, incluidos el nuevo algoritmo de las fases del sueño, el de la frecuencia cardíaca de entrenamiento y el de Health Risk Management.
El Dr. Raphael Vallat es científico sénior de datos de Oura especializado en aprendizaje automático. Ha trabajado como investigador del sueño en el Center for Human Sleep Science de la Universidad de California Berkeley (en el laboratorio del profesor Matt Walker). Ha publicado numerosos trabajos sobre el sueño y la salud humana, y su trabajo ha aparecido en importantes medios de comunicación y pódcasts.
El Dr. Xi Zhang es el jefe del equipo de monitorización de la salud de Oura. Colabora con un equipo internacional de científicos en la investigación y el desarrollo de algoritmos para varias aplicaciones de salud. El Dr. Zhang se doctoró en la Universidad de Michigan y creó el primer robot de trombólisis no invasiva del mundo. Después de terminar sus estudios de posgrado trabajó en Fitbit y luego en Apple. En Fitbit, lideró una startup interna y también desarrolló algunas funciones clave relacionadas con la salud cardíaca, como la de control ininterrumpido de la frecuencia cardíaca y la de detección de fibrilación auricular (aprobada por la FDA). También forma parte del comité editorial de la revista Ultrasound in Medicine and Biology, donde se ocupa de temas relacionados con las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.