Oura में, हम सटीकता के मामले में लगातार स्टैंडर्ड को ऊपर उठाने के लिए कमिटेड हैं. आज, हम अपने मेम्बर्स के लिए अपना नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम रोल आउट करना शुरू कर रहे हैं. यह एल्गोरिदमकंज़्यूमर वियरेबल्स में मौजूद सबसे एक्यूरेट स्लीप स्टेज एल्गोरिदम में से एक है, जो 4-स्टेज स्लीप क्लासिफ़िकेशन (वेक, लाइट, डीप, और रैपिड आई मूवमेंट (REM) स्लीप) के लिए पॉलीसोम्नोग्राफ़ी (PSG) स्लीप लैब टेस्ट — जो स्लीप टेस्टिंग का गोल्ड स्टैंडर्ड है — के साथ 79% एग्रीमेंट हासिल करता है.

इस एल्गोरिदम के पीछे की रिसर्च और काम को परफ़ेक्ट करने में सालों लगे, जिसमें अब तक कलेक्ट किए गए सबसे बड़े स्लीप डेटासेट्स में से एक पर ट्रेन्ड एडवांस्ड मशीन लर्निंग टेक्नीक्स का इस्तेमाल किया गया.

“यह एल्गोरिदम कंज़्यूमर वियरेबल में उपलब्ध सबसे एक्यूरेट स्लीप स्टेज एल्गोरिदम में से एक है, जो पॉलीसोम्नोग्राफ़ी (PSG) स्लीप लैब टेस्ट के साथ 79% एग्रीमेंट हासिल करता है.”

Oura में साइंस के हेड, Shyamal Patel, PhD कहते हैं, “नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम हमारे प्रोडक्ट के कोर पिलर्स के तौर पर एक्यूरेसी और साइंटिफ़िक वैलिडेशन के प्रति Oura की कमिटमेंट को हाइलाइट करता है, साथ ही गहरी, पर्सनलाइज़्ड हेल्थ इनसाइट्स देकर मेम्बर्स को उनकी हेल्थ जर्नी पर सशक्त बनाने की हमारी लगातार कोशिश को भी”. 

और भी जानने के लिए, हमने Oura साइंस टीम के मेंबरों से बात की: Raphael Vallat, PhD, सीनियर मशीन लर्निंग डेटा साइंटिस्ट और यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले में पूर्व स्लीप रिसर्चर; Gerald Pho, PhD, सीनियर मशीन लर्निंग डेटा साइंटिस्ट; और Xi Zhang, PhD, Head of Health Sensing.

नीचे, ये साइंटिस्ट्स शेयर करते हैं कि नए स्लीप स्टेज एल्गोरिदम को क्या ख़ास बनाता है, मेम्बर्स को क्या जानने की ज़रूरत है, साथ ही रास्ते इस प्रोसेस में आने वाली चुनौतियां और जीत भी. 

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नया क्या है?

जबकि नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम पहले से कहीं ज़्यादा सटीक है, लेकिन बेफ़िक्र रहें — पुराना स्लीप स्टेज एल्गोरिदम भी वेयरेबल स्पेस में पहले ही सबसे बेहतरीन में से एक था, और उसकी सटीकता को अलग से वेलिडेट किया गया था. 

हालांकि, नया एल्गोरिदम बार को और ऊपर उठाता है. अब, Oura Ring गोल्ड-स्टैंडर्ड PSG लैब टेस्टिंग की तुलना में 79% एग्रीमेंट हासिल करती है. यह बहुत बड़ी बात है, ख़ासकर जब स्टडीज़ में पाया गया है कि 4-क्लास स्लीप स्टेजिंग पर PSG स्टडी को स्कोर करने में एक्सपर्ट्स के बीच भी सिर्फ़ क़रीब 88% सहमति होती है और 5-क्लास स्लीप स्टेजिंग के लिए क़रीब 83%.

NSSA vs PSG hypnogramgraph
The top graph shows the sleep stages across the night determined with gold standard polysomnography. The bottom graph shows the sleep stages predicted by the Oura Ring algorithm (accuracy = 84%).

इसके अलावा, सभी स्लीप स्टेजेज़ में, नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम ज़्यादा सेंसिटिव, सटीक, और स्पेसिफ़िक है, जो 74% से 98% तक है. जबकि दूसरी स्टडीज़ ने किसी एक ख़ास स्लीप स्टेज को पहचानने में ऐसे ही नतीजे दिखाए हैं, यह बेहतर परफ़ॉर्मेंस आमतौर पर दूसरे स्टेजेज़ की क़ीमत पर आती है (जैसे गहरी नींद को अच्छे से पहचानने का मतलब हो सकता है REM को पहचानने में कमज़ोरी).

मतलब Oura का नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम रात भर में आप किस स्लीप स्टेज में हैं यह बेहतर तरीक़े से पकड़ सकता है. स्लीप स्टेजेज़ में बढ़ी हुई सेंसिटिविटी न सिर्फ़ आपके स्लीप स्कोर को ज़्यादा सटीक बनाती है, बल्कि आपके रेडिनेस स्कोर को भी, जिससे आपको बेहतर अंदाज़ा लगता है कि पूरे दिन के लिए आपकी बॉडी कितनी तैयार है. 

और पढ़ें आपका Oura स्लीप स्कोर

Oura का फ़र्क: डेटा में विविधता 

जब आप सोते हैं, Oura Ring आपके बॉडी सिग्नल्स को मॉनिटर करती है, जैसे हार्ट रेट, मूवमेंट और बॉडी टेम्प्रेचर के ट्रेंड्स, ताकि यह पता लगा सके कि आप कब सो गए और किस स्लीप स्टेज में हैं. यह इसलिए मुमकिन है क्योंकि हर स्लीप स्टेज (जागना, हल्की नींद, REM, और गहरी नींद) अलग-अलग बायोसिग्नल्स से पहचानी जाती है.

नए स्लीप स्टेज एल्गोरिदम को डेवलप करने के लिए, “हमने सबसे बड़े स्लीप वियरेबल डेटासेट्स में से एक इकट्ठा किया ताकि एल्गोरिदम को ट्रेन किया जा सके, जिससे वह इन बायोसिग्नल्स और उससे जुड़े स्लीप स्टेज को बेहतर तरीके से डिटेक्ट कर सके, एक ज़्यादा डाइवर्स पॉप्युलेशन में,” Vallat हमें बताते हैं. “एक्युरेसी में यह सुधार आख़िरकार Oura मेंबर्स को उनके स्लीपिंग पैटर्न और ओवरऑल हेल्थ के बारे में बेहतर जानकारी देता है.”

डेवलपमेंट प्रोसेस में दो साल से ज़्यादा की लंबी रिसर्च शामिल है। “हमने एक्टिवली यह डेटासेट बनाया, जिसमें दुनिया भर की स्लीप लैब्स से PSG और Oura Ring डेटा इस्तेमाल करते हुए 1,200 से ज़्यादा रातों की नींद का डेटा शामिल है,” Vallat कहते हैं.

NSSA Global Data Set
The dataset contains more than 1,200 nights of sleep from 5 sites across the globe.

उनकी रिसर्च के नतीजे पीयर-रिव्यूड साइंटिफ़िक जर्नल Sensors में पब्लिश हुए. यह पेपर एल्गोरिदम के काम करने के तरीके को गहराई से समझाता है, और यह पब्लिकली एक्सेसिबल है ताकि जो कोई भी हमारे स्लीप एल्गोरिदम की टेक्निकल डिटेल्स समझना चाहे वह समझ सके — यह Oura की ट्रांसपेरेंसी के प्रति प्रतिबद्धता को दिखता है

“पिछले डेटासेट्स के उलट, जो हम इकट्ठा कर रहे थे वह एक डाइवर्स पॉप्युलेशन से था जिनके स्लीपिंग पैटर्न्स और बैकग्राउंड्स अलग-अलग थे; जैसे अलग-अलग त्वचा के रंग, हेल्थ स्टेटस, उम्र और स्लीप डिसऑर्डर्स वाले लोग.”

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अगर आपके पास अलग-अलग तरह का डेटा सेट है, तो इससे एल्गोरिदम को कई तरह के लोगों पर ट्रेन किया जा सकता है — और इसी वजह से यह अलग-अलग लोगों के लिए भी अच्छे से काम करेगा. Oura में, हमारी एक वैल्यू है इंसान को सबसे पहले रखना, इसलिए हम यह पक्का करने के लिए कमिटेड हैं कि हमारा एल्गोरिदम सभी के लिए अच्छा परफ़ॉर्म करे.

“जब से स्टडी 2021 में पब्लिश हुई है, हम अपने ट्रेनिंग और टेस्टिंग डेटाबेसेज़ को बढ़ाते रहे हैं,” Vallat कहते हैं. “डेटासेट को दोगुने से भी ज़्यादा करके, हमने अलग-अलग तरह के लोगों का डेटा बढ़ाया है ताकि सभी तरह के लोगों में सटीकता बनी रहे.” 

आमतौर पर, स्लीप स्टेज एल्गोरिदम सीमित डेटा (<100 रातों की नींद) पर बनाए जाते हैं और एक ही तरह के लोगों से लिए जाते हैं, जैसे सेहतमंद नौजवान यूनिवर्सिटी स्टूडेंट्स. इसका मतलब है कि जब इन्हें ज़्यादा और कई तरह के अलग-अलग लोग इस्तेमाल करते हैं, तो एल्गोरिदम की सटीकता कम हो जाती है.

“डेटासेट को दोगुने से भी ज़्यादा करके, हमने अलग-अलग तरह के लोगों का डेटा बढ़ाया है ताकि सभी तरह के लोगों में सटीकता बनी रहे.

संबंधित: पॉलीसोम्नोग्राफ़ी (PSG) स्लीप स्टडी क्या है?

डेवलपमेंट टाइमलाइन के बारे में

रिसर्च और डेवलपमेंट से लेकर साइंटिफ़िक एल्गोरिदम को प्रोडक्ट बनाने तक का सफ़र समय लेता है और यूनीक चैलेंजेज़ खड़े करता है. 

“साइंस में वक़्त लगता है,” Pho कहते हैं. “सही टेस्टिंग और वैलिडेशन को पूरा होने में साल लग सकते हैं, और हमारा नया एल्गोरिदम भी इस से अलग नहीं है. हम यह पक्का करना चाहते थे कि एल्गोरिदम का रिसर्च वर्ज़न फ़ाइनल प्रोडक्ट से मैच करे, जिसका मतलब है कि यह हमारे बहुत बड़े और कई तरह के मेंबर्स पर उम्मीद के मुताबिक काम करे.”

“प्लस, जब साइंस ‘रेडी’ हो जाती है, तब भी यह रिंग के बाहर थियोरेटिकल एल्गोरिदम के रूप में बनी होती है, और इसे हार्डवेयर और ऐप के साथ सिंक करने की ज़रूरत होती है,” Zhang समझाते हैं. “एल्गोरिदम को सॉफ़्टवेयर में बदलना एक लंबा प्रोसेस रहा है जिसमें रिंग फ़र्मवेयर, ऐप और क्लाउड डेवलपमेंट बदलना शामिल है, और भी बहुत कुछ.”

“क्योंकि नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम बुनियादी है और इसके कई नतीजे हैं, जैसे पूरे स्लीप स्कोर और रेडिनेस स्कोर पर असर डालना, हमें इसमें कैलिब्रेशन करनी पड़ी ताकि अच्छा तालमेल बना रहे,” Pho कहते हैं. “इसीलिए हमने नवंबर 2022 में एक बीटा रिलीज़ किया. हम एक साथ चलने वाले एल्गोरिदम इस्तेमाल करते हुए करोड़ों रातों का मेंबर डेटा इकट्ठा करना चाहते थे.”

आख़िरकार, दो साल की मेहनत के बाद, दुनिया भर के Oura रिसर्चर्स और साइंटिस्ट्स हमारे साइंटिफ़िक नॉलेज बेस को काफ़ी बढ़ा पाए, और काम अब भी जारी है क्योंकि हम लगातार डेटासेट में जोड़ते रहते हैं और एल्गोरिदम को अपडेट करते रहते हैं.

Oura मेंबर्स को क्या बदलाव दिख सकते हैं?

जब हमने अलग-अलग तरह के लोगों का डेटा इस्तेमाल किया, तो हमने उम्र और हार्ट रेट वेरिएबिलिटी (HRV) के आधार पर कुछ अहम बदलाव देखे,” Vallat समझाते हैं. 

Oura मेंबर्स को अपने स्लीप मेट्रिक्स में ये बदलाव दिख सकते हैं:

  • ज़्यादातर को हल्की नींद में बढ़ोतरी दिखेगी. लेकिन बेफ़िक्र रहें: भले ही इसे “हल्की नींद” कहते हैं, फिर भी यह आपके दिमाग़ और बॉडी के लिए फ़ायदेमंद है. हल्की नींद के बारे में और जानें.
  • अगर आपका HRV ज़्यादा है, तो आपको जागने के समय और गहरी नींद में कमी दिख सकती है, और REM स्लीप में बढ़ोतरी.
  • कम HRV वाले लोगों को REM स्लीप में कमी दिख सकती है, साथ ही जागने के समय में बढ़ोतरी.

संबंधित: एवरेज HRV क्या होता है?

आगे की ओर देखते हुए

यह समझना ज़रूरी है कि नींद की साइंस समय के साथ बदलती रहती है — और Oura के पीछे की साइंस भी. हमारा मकसद है कि आज की साइंस और टेक्नोलॉजी से जो सबसे सटीक मेट्रिक्स और जानकारी मुमकिन है, वो दें,” Patel कहते हैं “जैसे-जैसे साइंस और टेक्नोलॉजी आगे बढ़ेगी, हम भी उसके साथ आगे बढ़ते रहेंगे ताकि Oura से जो मुमकिन है उसकी सीमाएं बढ़ा सकें.”

हमें गर्व है कि हम एक साइंस-लेड कंपनी हैं और हम रिसर्च और डेवलपमेंट में निवेश करते रहेंगे ताकि Oura मेंबर्स को सबसे एडवांस्ड हेल्थ-सेंसिंग फ़ीचर्स मिल सकें,” Patel कहते हैं.

Oura एक्सपर्ट्स के बारे में

Shyamal Patel, PhD, Oura में साइंस के हेड हैं जहाँ वे एक इंटरडिसिप्लिनरी टीम को लीड करते हैं जो एल्गोरिदम की रिसर्च और डेवलपमेंट पर फ़ोकस करती है जो सेंसर डेटा को सेहत और वेलबीइंग के सटीक माप में बदलती है. Shyamal के पास नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी से सिग्नल प्रोसेसिंग और एप्लाइड मशीन लर्निंग में स्पेशलाइज़ेशन के साथ इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में PhD की डिग्री है. उन्होंने हार्वर्ड यूनिवर्सिटी में अपनी पोस्ट-डॉक्टोरल रिसर्च पूरी की और बोस्टन में रहते हैं.

Gerald Pho, PhD, Oura में सीनियर मशीन लर्निंग डेटा साइंटिस्ट हैं. उनके पास न्यूरोसाइंस में PhD है, और Oura में शामिल होने के बाद से उन्होंने कई एल्गोरिदम के डेवलपमेंट और डिप्लॉयमेंट में योगदान दिया है, जिसमें नया स्लीप स्टेज एल्गोरिदम, वर्कआउट हार्ट रेट और हेल्थ रिस्क मैनेजमेंट शामिल हैं.

Raphael Vallat, PhD, Oura में सीनियर मशीन लर्निंग डेटा साइंटिस्ट हैं. उन्होंने पहले यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया बर्कले में सेंटर फ़ॉर ह्यूमन स्लीप साइंस में स्लीप रिसर्चर के तौर पर काम किया (Prof. Matt Walker की लैब में). उन्होंने नींद और इंसान की सेहत पर बहुत कुछ लिखा है, और उनका काम कई बड़े न्यूज़ मीडिया और पॉडकास्ट्स में फ़ीचर हो चुका है.

Xi Zhang, PhD, Oura में हेल्थ सेंसिंग के हेड हैं. वे साइंटिस्ट्स की एक ग्लोबल टीम को सपोर्ट करते हैं जो कई हेल्थ ऐप्लिकेशन के लिए एल्गोरिदम की रिसर्च और डेवलपमेंट करती है. डॉ. Zhang ने अपनी PhD यूनिवर्सिटी ऑफ़ मिशिगन से ली और दुनिया का पहला नॉन-इनवेसिव थ्रॉम्बोलिसिस रोबोट बनाया. उन्होंने ग्रेजुएट स्कूल के बाद पहले Fitbit में काम किया और फिर Apple में. Fitbit में, उन्होंने एक इंटर्नल स्टार्टअप की लीडरशिप की और कुछ अहम हार्ट हेल्थ से जुड़े फ़ीचर्स भी दिए, जैसे 24/7 हार्ट रेट मॉनिटरिंग और एट्रियल फ़िब्रिलेशन डिटेक्शन (FDA-अप्रूव्ड). वह ML/AI एप्लीकेशन पर फ़ोकस करने वाले जर्नल अल्ट्रासाउंड इन मेडिसिन एंड बायोलॉजी के एडिटोरियल बोर्ड में भी काम कर रहे हैं.