ב-Oura, אנו מחויבים להעלות את רף הדיוק באופן עקבי. היום, אנו מתחילים להשיק את האלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה עבור החברים שלנו. אלגוריתם זה הוא אחד מהאלגוריתמים המדויקים ביותר לדירוג שלבי השינה הזמינים במכשירים לבישים לצרכנים, ומתאים בשיעור 79% לפוליסומנוגרפיה (PSG) – בדיקת שינה מקיפה הנערכת במעבדת שינה ותקן הזהב של בדיקות השינה – עבור סיווג שינה ב-4 שלבים (ערות, שינה קלה, שינה עמוקה ושנת REM – שינה עם תנועת עיניים מהירה).
המחקר והעבודה שהניבו את האלגוריתם הזה נמשכו שנים, תוך שימוש בטכניקות מתקדמות של למידת מכונה שהתבססו על אחד מהמאגרים הגדולים ביותר של נתוני השינה שנאספו אי פעם.
| "אלגוריתם זה הוא אחד מהאלגוריתמים המדויקים ביותר לדירוג שלבי השינה, הזמינים במכשירים לבישים לצרכנים, ומתאים בשיעור 79% לפוליסומנוגרפיה (PSG) הנערכת במעבדת שינה." |
"האלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה מדגיש את מחויבותה של Oura לדיוק ולאימות מדעי – עמודי התווך של מוצרנו – וכן את השאיפה המתמדת להעצים את החברים במסע הבריאותי שלהם באמצעות תובנות בריאות מעמיקות ומותאמות אישית", אומר Shyamal Patel, PhD, ראש תחום המדע ב-Oura.
למידע נוסף על המיזם הזה, פנינו לחברים מצוות המדע של Oura: Raphael Vallat, PhD, מדען נתונים בכיר בתחום למידת המכונה וחוקר שינה לשעבר באוניברסיטת קליפורניה, Gerald Pho, PhD, מדען נתונים בכיר בתחום למידת המכונה; ו-Xi Zhang, PhD, ראש תחום חישה בבריאות.
בהמשך, המדענים האלה משתפים את הסיבות לכך שהאלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה יוצא דופן, את המידע שחברים צריכים לדעת, וכן את האתגרים וההצלחות שהתלוו לתהליך לאורך הדרך.
להמשך הקריאה: כיצד Oura עוקבת אחר השינה שלי?
מה חדש?
למרות שהאלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה מדויק יותר מאי פעם, חשוב לציין שהאלגוריתם הישן כבר נחשב לאחד מהטובים ביותר בתחום המכשירים הלבישים והדיוק שלו אומת באופן עצמאי.
האלגוריתם החדש, לעומת זאת, מעלה את הרף. כעת, האלגוריתם של Oura Ring מתאים בשיעור 79% לפוליסומנוגרפיה (PSG) הנערכת במעבדת שינה, תקן הזהב לבדיקות שינה. מדובר בהישג מרשים, במיוחד בהתחשב בכך שמחקרים עצמאיים מצאו כי שיעור ההתאמה בין מומחים אנושיים המדרגים מחקר PSG לפי סיווג ל-4 שלבי שינה עומד על 88% בקירוב, וההתאמה בין מדרגים לפי סיווג ל-5 שלבי שינה עומדת על 83% בקירוב.
נוסף על כך, בכל שלבי השינה, האלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה ניחן ברגישות, בדיוק ובסגוליות גבוהים יותר, הנעים בין 74% ל-98%. בעוד שמחקרים אחרים הראו תוצאות דומות בזיהוי של שלב שינה מסוים, שיפור זה בביצועים לרוב בא על חשבון שלבים אחרים (למשל, ביצועים גבוהים בזיהוי שינה עמוקה עשויים להוביל ליכולת פחותה בזיהוי שנת REM).
משמעות הדבר היא שהאלגוריתם החדש של Oura לדירוג שלבי השינה מסוגל לזהות באופן מיטבי את שלב השינה שבו אתם נמצאים לכל אורך הלילה. רגישות מוגברת בכל שלבי השינה לא רק מגבירה את הדיוק של 'ציון השינה', אלא גם של 'ציון המוכנות', וכך מתקבלת תמונה מדויקת יותר של מידת המוכנות של הגוף ליום כולו.
להמשך הקריאה: 'ציון השינה' שלכם ב-Oura
ההבדל המייחד את Oura: גיוון בנתונים
בזמן השינה, Oura Ring עוקבת אחר אותות הגוף, כמו קצב הלב, תנועה ומגמות טמפרטורת הגוף, כדי לקבוע מתי נרדמתם ובאיזה שלב שינה אתם נמצאים. הדבר אפשרי מכיוון שכל שלב שינה (ערות, שינה קלה, שנת REM, וכן שינה עמוקה) מתאפיין באותות ביולוגיים שונים.
כדי לפתח את האלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה, "אספנו אחד ממאגרי הנתונים הגדולים ביותר של מכשירים לבישים לשינה, כדי לאמן אלגוריתם שיזהה טוב יותר את האותות הביולוגיים ואת שלב השינה המתאים, בקרב אוכלוסייה מגוונת יותר", מסביר לנו Vallat. "בסופו של דבר, השיפור בדיוק מספק לחברי Oura תובנות מעמיקות יותר על דפוסי השינה שלהם ועל בריאותם הכללית."
תהליך הפיתוח כלל מחקר מקיף במשך יותר משנתיים. "בנינו באופן יזום את מאגר הנתונים הזה, הכולל נתוני PSG ו-Oura Ring ממעבדות שינה ברחבי העולם שנאספו במשך יותר מ-1,200 לילות שינה ", אומר Vallat.
תוצאות המחקר שלהם פורסמו בכתב העת המדעי שעבר ביקורת עמיתים, Sensors. המאמר מציג ניתוח מעמיק של אופן פעולת האלגוריתם, והוא נגיש לציבור הרחב כדי להבטיח שכל מי שמעוניין להבין את הפרטים הטכניים של אופן פעולתו יוכל לעשות זאת – ובכך מדגימה Oura את מחויבותה לשקיפות.
"בניגוד למאגרי נתונים קודמים, המאגר שבנינו הורכב מנתונים שנאספו מאוכלוסייה מגוונת עם דפוסי שינה ורקעים שונים; למשל, אנשים הנבדלים זה מזה בגוון העור, במצב הבריאותי, בגיל ובהפרעת השינה."
קיום מערך נתונים הטרוגני מבטיח שאימון האלגוריתם מתבסס על קשת רחבה של אנשים, ולכן יפעל עבורה היטב. ב-Oura, אחד מערכינו הוא "האדם במרכז", ולכן אנו מחויבים להבטיח שהאלגוריתם שלנו פועל היטב עבור כולם.
"מאז פרסום המחקר בשנת 2021, המשכנו להרחיב את מאגרי האימון והבדיקה שלנו", אומר Vallat. "הודות לכמות נתונים כפולה ויותר, הגדלנו את מגוון המטופלים כדי להבטיח רמת דיוק גבוהה בנוגע לכל סוגי האוכלוסייה."
בדרך כלל, הפיתוח של אלגוריתמים לדירוג שלבי השינה מתבסס על כמות מוגבלת של נתונים (עד 100 לילות שינה) שנאספים מאוכלוסייה הומוגנית, כמו סטודנטים צעירים ובריאים. משמעות הדבר היא שכאשר האלגוריתם משמש אוכלוסייה רחבה ומגוונת יותר, הוא הופך בהכרח לפחות מדויק.
| "הודות לכמות נתונים כפולה ויותר, הגדלנו את מגוון המטופלים כדי להבטיח רמת דיוק גבוהה בנוגע לכל סוגי האוכלוסייה." |
מידע קשור: מהי בדיקת השינה המקיפה הנקראת פוליסומנוגרפיה (PSG)?
אודות ציר הזמן לפיתוח
הדרך ממחקר ופיתוח ועד להפיכת אלגוריתמים מדעיים למוצר סטנדרטי מוגמר דורשת זמן ומציבה אתגרים ייחודיים.
"מדע דורש זמן רב", אומר Pho. "עד להשלמת הבדיקות והאימותים הנדרשים עשויות לחלוף שנים, והאלגוריתם החדש שלנו לא חורג מהכלל הזה. רצינו להבטיח שהגרסה המחקרית של האלגוריתם תתאים ליישום הסופי במוצר, כלומר להבטיח שהוא יפעל כמצופה בקרב בסיס החברים הגדול והמגוון שלנו."
"חוץ מזה, גם כשהמדע 'מוכן', הוא נבנה מחוץ לטבעת כאלגוריתם תיאורטי, וצריך לסנכרן אותו עם החומרה והאפליקציה", מסביר Zhang. "תרגום האלגוריתם לתוכנה היה תהליך מקיף שדרש שינויים בקושחה של הטבעת, בפיתוח האפליקציה, בפיתוח ה-Cloud ועוד."
"מכיוון שהאלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה הוא יסודי ובעל השלכות רבות, כגון השפעה על 'ציון שינה' ו'ציון מוכנות', נאלצנו לבצע התאמות כדי להבטיח רציפות כוללת טובה", אומר Pho. "זו הסיבה שהפצנו גרסת בטא בנובמבר 2022." רצינו לאסוף נתוני חברים שווי ערך למיליוני לילות באמצעות אלגוריתמים מקבילים, כדי להשיג לכידות."
בסופו של דבר, במהלך תקופה של שנתיים, חוקרי Oura ומדענים מכל רחבי העולם הצליחו להרחיב באופן משמעותי את בסיס הידע המדעי שלנו, והעבודה לא הסתיימה – אנו ממשיכים להוסיף נתונים ולעדכן את האלגוריתם.
מהם השינויים שעשויים להתגלות לחברי Oura?
"כשהשתמשנו בנתונים מאוכלוסייה מגוונת יותר, הבחנו בכמה שינויים מרכזיים בהתבסס על גיל ו-HRV (שונות קצב הלב)", מסביר Vallat.
אלה השינויים שחברי Oura עשויים לראות במדדי השינה שלהם:
- רובם יחוו עלייה בשינה קלה. אבל אל דאגה: למרות שהיא נקראת "שינה קלה", היא עדיין מספקת יתרונות למוח ולגוף. למידע נוסף על שינה קלה.
- אם שונות קצב הלב שלכם גבוהה יותר, ייתכן שתבחינו בירידה בזמן הערות ובשינה עמוקה, ועלייה בשנת REM.
- אנשים עם שונות נמוכה יותר של קצב הלב עשויים להבחין בירידה בשנת REM, וכן בעלייה בזמן הערות.
מידע קשור: מהי השונות הממוצעת של קצב הלב?
במבט לעתיד
חשוב להכיר בכך שמדע השינה מתפתח עם הזמן – וכך גם המדע שעומד בבסיס המוצרים של Oura. "המטרה שלנו היא לספק את התובנות והמדדים המדויקים ביותר שניתן להשיג בעזרת המדע והטכנולוגיה הזמינים היום", אומר Patel. "במקביל להתקדמות המדע והטכנולוגיה, נמשיך להתקדם יחד איתם כדי לדחוף את גבולות האפשרי עם Oura."
"אנו גאים להיות חברה המובלת על ידי מדע ונמשיך להשקיע במאמצי מחקר ופיתוח כדי להביא את יכולות חישת הבריאות המתקדמות ביותר לחברי Oura", אומר Patel.
אודות המומחים של Oura
Shyamal Patel, PhD, הוא ראש תחום המדע ב-Oura, שבו הוא מוביל ארגון רב-תחומי המתמקד במחקר ובפיתוח אלגוריתמים הממירים נתוני חיישנים למדדים מדויקים של בריאות ורווחה. ל-Shyamal יש תואר דוקטור בהנדסת חשמל עם התמחות בעיבוד אותות ולמידת מכונה יישומית מאוניברסיטת נורת'איסטרן (Northeastern University). הוא השלים את מחקר הפוסט-דוקטורט באוניברסיטת הרווארד ומתגורר בבוסטון.
Gerald Pho, PhD, הוא מדען נתונים בכיר בתחום למידת מכונה ב-Oura. הוא בעל תואר דוקטור בנוירוביולוגיה, ומאז שהצטרף ל-Oura תרם לפיתוח ולפריסה של מספר אלגוריתמים, כולל האלגוריתם החדש לדירוג שלבי השינה, 'קצב הלב באימון', ו-Health Risk Management.
Raphael Vallat, PhD, הוא מדען נתונים בכיר בתחום למידת מכונה ב-Oura. בעבר עבד כחוקר שינה ב'מרכז למדעי השינה האנושית' באוניברסיטת קליפורניה בברקלי (במעבדתו של פרופ' Matt Walker). הוא פרסם רבות בנושא שינה ובריאות האדם, ועבודתו הוצגה בכמה מכלי התקשורת והפודקאסטים המרכזיים.
Xi Zhang, PhD, הוא ראש תחום חישת בריאות ב-Oura. הוא מעניק תמיכה לצוות מדענים בינלאומי שחוקר ומפתח אלגוריתמים למגוון יישומים בריאותיים. .Dr Zhang קיבל את תואר הדוקטור מאוניברסיטת מישיגן ובנה את הרובוט הלא-פולשני הראשון בעולם לפירוק קרישי דם. לאחר שסיים את לימודיו לתארים מתקדמים הוא עבד תחילה ב-Fitbit ולאחר מכן ב-Apple. ב-Fitbit, הוא הוביל סטארט-אפ פנימי והשיק כמה תכונות מרכזיות הקשורות לבריאות הלב, כגון 'קצב הלב 24/7' וזיהוי פרפור פרוזדורים (באישור ה-FDA). כמו כן, הוא משמש כחבר מערכת בכתב העת Ultrasound in Medicine and Biology, המתמקד ביישומים של ML/AI (למידת מכונה/בינה מלאכותית).