W Oura stale podnosimy poprzeczkę, jeśli chodzi o dokładność. Od dzisiaj nasi członkowie mogą korzystać z nowego algorytmu faz snu. To jeden z najdokładniejszych algorytmów określających fazy snu dostępnych w tego typu urządzeniach. Osiąga 79-procentową zgodność z polisomnografią w laboratorium snu, czyli złotym standardem badań snu, przy 4-fazowej klasyfikacji snu (podziale na stan czuwania, sen płytki, sen głęboki i sen REM).
Badania i praca nad udoskonaleniem tego algorytmu trwały latami. Zastosowaliśmy zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oparte na jednym z największych zbiorów danych dotyczących snu.
| To jeden z najdokładniejszych algorytmów określających fazy snu dostępnych w tego typu urządzeniach. Osiąga 79-procentową zgodność z polisomnografią w laboratorium snu. |
„Nowy algorytm faz snu odzwierciedla zaangażowanie Oura w dokładność i dbałość o solidne podstawy naukowe, a także nasze nieustanne dążenie do wspierania członków w ich podróży ku zdrowiu, zapewniając im wnikliwe, spersonalizowane analizy zdrowotne” — mówi dr Shyamal Patel, kierownik działu naukowego w Oura.
Żeby dowiedzieć się więcej o tym przedsięwzięciu, zwróciliśmy się do zespołu naukowego Oura, w którego skład wchodzą: dr Raphael Vallat, starszy specjalista ds. uczenia maszynowego i były badacz snu na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, dr Gerald Pho, starszy specjalista ds. uczenia maszynowego oraz dr Xi Zhang, kierownik Health Sensing.
Naukowcy opowiadają, co wyróżnia nowy algorytm faz snu i co członkowie Oura powinni wiedzieć na jego temat. Dzielą się również napotkanymi po drodze wyzwaniami i osiągniętymi sukcesami.
PRZECZYTAJ WIĘCEJ: Jak Oura monitoruje twój sen?
Co nowego?
Chociaż nowy algorytm faz snu ma większą dokładność niż kiedykolwiek wcześniej, warto pamiętać, że poprzedni algorytm faz snu też był jednym z najlepszych algorytmów dostępnych w tego typu urządzeniach i został niezależnie zweryfikowany pod względem dokładności.
Nowy algorytm podnosi jednak poprzeczkę. Teraz Oura Ring osiąga 79-procentową zgodność z badaniem polisomnograficznym, które stanowi złoty standard w badaniach snu. To naprawdę imponujące osiągnięcie, zwłaszcza że różne badania niezależnie od siebie wykazały, że zgodność między ocenianą przez ekspertów polisomnografią w ramach 4-fazowej klasyfikacji snu wynosi około 88%, a zgodność między ocenami dla 5-fazowej klasyfikacji snu to około 83%.
Dodatkowo, nowy algorytm ma wyższą czułość, dokładność i swoistość we wszystkich fazach snu — od 74% do 98%. Chociaż inne badania pokazały podobne wyniki, jeśli chodzi o wykrywanie konkretnej fazy snu, lepsze wyniki oznaczały zwykle niższą skuteczność w rozpoznawaniu innych faz (np. świetne wykrywanie głębokiego snu może wiązać się z gorszym rozpoznawaniem snu REM).
To oznacza, że nowy algorytm faz snu Oura może jeszcze trafniej rozpoznawać, w której fazie snu jesteś w ciągu nocy. Zwiększona czułość we wszystkich fazach snu nie tylko poprawia dokładność twojego Wyniku snu, ale także twojego Wyniku gotowości, dając lepszy obraz tego, jak przygotowany na cały dzień jest twój organizm.
PRZECZYTAJ WIĘCEJ: Twój Wynik snu Oura
Jak wyróżnia się Oura: różnorodność w danych
Kiedy śpisz, Oura Ring monitoruje sygnały płynące z twojego organizmu, takie jak tętno, ruch i trendy temperatury ciała, by ustalić, kiedy zasypiasz i w której fazie snu jesteś. Jest to możliwe, ponieważ każda faza snu (czas czuwania, sen płytki, sen REM oraz sen głęboki) wyróżnia się sygnałami biologicznymi.
Aby opracować nowy algorytm faz snu, „pracowaliśmy w oparciu o jeden z największych zbiorów danych z urządzeń do monitorowania snu od bardziej zróżnicowanej grupy osób, aby wytrenować algorytm, który lepiej wykrywa te sygnały biologiczne i odpowiadające im fazy snu”, mówi dr Vallat. „Poprawa dokładności daje członkom Oura lepszy wgląd w ich wzorce snu i ogólny stan zdrowia”.
Prace i intensywne badania nad algorytmem trwały ponad dwa lata. „Aktywnie tworzyliśmy ten zbiór danych, obejmujący ponad 1200 nocy snu, korzystając z polisomnografii i danych z Oura Ring, zbieranych w laboratoriach snu na całym świecie”, dodaje dr Vallat.
Wyniki tych badań opublikowano w recenzowanym czasopiśmie naukowym Sensors. Ten artykuł przedstawia wnikliwą analizę tego, jak działa algorytm. Oura stawia na transparentność, dlatego upublicznia te badania, żeby każdy, kto chce zrozumieć techniczne szczegóły działania naszego algorytmu snu, mógł się z nimi zapoznać.
„W przeciwieństwie do wcześniejszych zbiorów danych, ten uwzględnia niejednorodną populację o różnych wzorcach snu i pochodzeniu, w tym dane od osób o różnych odcieniach skóry, stanie zdrowia, wieku i z zaburzeniami snu”.
Jeśli mamy różnorodny zbiór danych, algorytm uczy się na przykładach od wielu różnych osób — dzięki temu każdy może z niego skorzystać. Stawianie człowieka na pierwszym miejscu to jedna z wartości Oura, dlatego dbamy o to, aby nasz algorytm działał dobrze dla każdego.
„Od czasu opublikowania badania w 2021 roku, cały czas rozwijamy nasze bazy danych do szkolenia i testowania algorytmu” — mówi dr Vallat. „Zadbaliśmy o większą różnorodność pacjentów i stworzyliśmy ponad dwa razy większy zbiór danych, żeby wyniki były naprawdę dokładne dla różnych grup ludzi”.
Zazwyczaj algorytmy faz snu powstają na podstawie ograniczonej liczby danych (z mniej niż 100 nocy snu) i pochodzą od jednorodnej grupy, na przykład od zdrowych, młodych studentów. Oznacza to, że gdy algorytm jest używany przez szerszą i bardziej zróżnicowaną grupę, nieuchronnie traci na dokładności.
| Zadbaliśmy o większą różnorodność pacjentów i stworzyliśmy ponad dwa razy większy zbiór danych, żeby wyniki były naprawdę dokładne dla różnych grup ludzi. |
POWIĄZANE: Czym jest badanie polisomnograficzne?
Powstawanie algorytmu na osi czasu
Droga od badań i projektów do wdrożenia naukowych algorytmów do produktu zajmuje dużo czasu i nie brak na niej wyzwań.
„Nauka wymaga czasu” — mówi dr Pho. Odpowiednie testy i weryfikacja projektu mogą zająć całe lata — nasz nowy algorytm nie jest tu wyjątkiem. Chcieliśmy mieć pewność, że wersja badawcza algorytmu jest zgodna z tą, którą znajdziesz w produkcie i że działa tak, jak powinna, dla naszej dużo większej i bardziej zróżnicowanej bazy członków”.
„Dodatkowo, nawet po zakończeniu etapu badań musimy pamiętać, że algorytm powstaje poza pierścieniem jako coś działającego w teorii. Później przychodzi praktyka i synchronizacja ze sprzętem i aplikacją” — wyjaśnia dr Zhang. „Przekładanie algorytmu na oprogramowanie to długi proces, który wymagał zmiany oprogramowania układowego pierścienia, rozwoju aplikacji i chmury oraz wielu innych rzeczy”.
„Ponieważ nowy algorytm faz snu jest fundamentem, który wpływa na wiele innych czynników, na przykład na ogólny Wynik snu i gotowości, potrzebne były kalibracje, żeby wszystko dobrze się ze sobą łączyło”, mówi dr Pho. „Dlatego wersja beta ukazała się w listopadzie 2022 roku. Chcieliśmy zebrać dane odpowiadające milionom nocy od członków Oura, korzystając z równoległych algorytmów dla zachowania spójności”.
Ostatecznie, rozszerzenie bazy wiedzy naukowej zajęło badaczom i naukowcom Oura z całego świata dwa lata. Prace wciąż trwają, ponieważ nieustannie dodajemy dane do zbioru i aktualizujemy nasz algorytm.
Jakie zmiany mogą zobaczyć członkowie Oura?
„Ponieważ korzystaliśmy z danych pochodzących od niejednorodnej populacji, zauważyliśmy kilka kluczowych zmian w zależności od wieku i zmienności tętna”, wyjaśnia dr Vallat.
Poniżej przedstawiamy przykładowe zmiany, które członkowie Oura mogą zauważyć w swoich danych pomiarowych dotyczących snu:
- Większość osób zauważy wzrost ilości wykrytego płytkiego snu. Spokojnie — płytki sen jest ważny i przynosi twojemu organizmowi sporo korzyści. Dowiedz się więcej o płytkim śnie.
- Jeśli twoja zmienność tętna jest wyższa, możesz zauważyć spadek czasu czuwania i głębokiego snu oraz wzrost ilości zarejestrowanego snu REM.
- Osoby z niższą zmiennością tętna mogą zauważyć spadek zarejestrowanej ilości snu REM, a także wzrost rozpoznanego czasu czuwania.
POWIĄZANE: Czym jest średnia zmienność tętna?
Patrząc w przyszłość
Ważne, aby pamiętać, że naukowa wiedza o śnie zmienia się z czasem — tak samo jak nauka stojąca za Oura. „Naszym celem jest dostarczanie jak najdokładniejszych danych pomiarowych oraz analiz, korzystając z najnowszych osiągnięć naukowych i technologicznych, które mamy dziś do dyspozycji” — mówi dr Patel. „Będziemy rozwijać się wraz z rozwojem nauki i technologii, aby przesuwać granice możliwości Oura”.
„Jesteśmy dumni z kierowania się nauką i będziemy dalej inwestować w badania i rozwój, aby zapewnić członkom Oura najbardziej zaawansowane możliwości obserwacji ich zdrowia”, mówi dr Patel.
Poznaj ekspertów Oura
Dr Shyamal Patel, kierownik działu naukowego w Oura, w którym przewodzi interdyscyplinarnemu zespołowi skupionemu na badaniach i tworzeniu algorytmów, które zamieniają dane z czujników na precyzyjne wskaźniki twojego zdrowia i samopoczucia. Zrobił doktorat z inżynierii elektrycznej, specjalizuje się w przetwarzaniu sygnałów i uczeniu maszynowym w praktyce. Studiował na Northeastern University. Skończył badania podoktorskie na Uniwersytecie Harvarda i mieszka w Bostonie.
Dr Gerald Pho, starszy specjalista ds. uczenia maszynowego w Oura. Zrobił doktorat z neurobiologii, a odkąd dołączył do Oura, pomógł opracować i wdrożyć kilka algorytmów, w tym nowy algorytm faz snu, funkcje Tętno wysiłkowe oraz Health Risk Management.
Dr Raphael Vallat, starszy specjalista ds. uczenia maszynowego w Oura. Wcześniej pracował jako badacz snu w instytucie Center for Human Sleep Science na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley w zespole profesora Matta Walkera. Opublikował wiele badań na temat snu i zdrowia człowieka, a jego prace pojawiały się w najważniejszych mediach informacyjnych i podcastach.
Dr Xi Zhang, kierownik Health Sensing w Oura. Wspiera globalny zespół naukowców, którzy badają i rozwijają algorytmy do różnych zastosowań zdrowotnych. Dr Zhang zrobił doktorat na Uniwersytecie Michigan i zbudował pierwszego na świecie nieinwazyjnego robota do trombolizy. Najpierw pracował w Fitbit, a po studiach podyplomowych dołączył do zespołu Apple. W Fitbit prowadził wewnętrzny start-up i wdrożył kilka kluczowych funkcji związanych ze zdrowiem serca, takich jak monitorowanie tętna 24/7 i wykrywanie migotania przedsionków (zatwierdzone przez FDA). Jest też członkiem redakcji czasopisma Ultrasound in Medicine and Biology i skupia się na zastosowaniach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (ML/AI).