Na Oura, estamos comprometidos em elevar constantemente o padrão de precisão. Hoje, começamos a lançar o nosso novo algoritmo de deteção das fases do sono para os nossos membros. Este algoritmo é um dos algoritmos de deteção das fases do sono mais precisos disponíveis num wearable para consumidores, atingindo 79% de concordância com um teste de sono em laboratório por polissonografia (PSG), o padrão de referência em testes de sono, para classificação do sono em 4 fases (acordado, leve, profundo e sono REM).
A investigação e o trabalho por trás deste algoritmo levaram anos a aperfeiçoar, usando técnicas avançadas de aprendizagem automática treinadas num dos maiores conjuntos de dados de sono alguma vez reunidos.
| “Este algoritmo está entre os mais precisos disponíveis num dispositivo wearable para consumidores, alcançando 79% de concordância com um teste de laboratório de sono por polissonografia (PSG).” |
“O novo algoritmo de deteção das fases do sono realça o compromisso da Oura com a precisão e a validação científica — pilares centrais do nosso produto —, bem como o nosso empenho constante em capacitar os membros na sua jornada de saúde, oferecendo insights de saúde profundos e personalizados,” afirma Shyamal Patel, PhD, diretor científico da Oura.
Para saber mais sobre isto, falámos com membros da equipa de ciência da Oura: Raphael Vallat, PhD, Cientista de Dados Sénior em Aprendizagem Automática e ex-investigador do sono na Universidade da Califórnia, Berkeley; Gerald Pho, PhD, Cientista de Dados Sénior em Aprendizagem Automática; e Xi Zhang, PhD, Diretor de Deteção de Saúde.
Abaixo, estes cientistas partilham o que distingue o novo algoritmo de deteção das fases do sono, o que os membros precisam de saber, bem como os desafios e conquistas do processo ao longo do caminho.
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O que há de novo?
Embora o novo algoritmo de deteção das fases do sono seja mais preciso do que nunca, podes ficar descansado porque o antigo algoritmo de deteção das fases do sono já era dos melhores no mundo dos wearables e foi validado de forma independente quanto à precisão.
No entanto, o novo algoritmo sobe a fasquia. Agora, o Oura Ring atinge 79% de concordância face a testes laboratoriais de PSG, o padrão de referência em testes de sono. Isto é verdadeiramente impressionante, tendo em conta que estudos independentes demonstraram que a concordância entre especialistas humanos ao avaliar um estudo PSG na deteção das fases do sono em 4 classes ronda os 88% e a concordância entre avaliadores para a deteção das fases do sono em 5 classes é cerca de 83%.
Além disso, em todas as fases do sono, o novo algoritmo de deteção das fases do sono tem maior sensibilidade, precisão e especificidade, variando entre 74% e 98%. Embora outros estudos tenham mostrado resultados semelhantes na deteção de uma fase específica do sono, este melhor desempenho costuma acontecer à custa das outras fases (por exemplo, um desempenho elevado na deteção do sono profundo pode resultar numa menor capacidade para detetar o sono REM).
Isto significa que o novo algoritmo de deteção das fases do sono da Oura pode detetar melhor em que fase do sono estás durante a noite. Ao aumentar a sensibilidade em todas as fases do sono, não só aumenta a precisão da tua pontuação de sono, como também a tua pontuação de preparação, dando-te uma noção mais clara de quão preparado está o teu corpo para o dia.
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O que torna a Oura especial: Diversidade nos dados
Enquanto dormes, o Oura Ring monitoriza os sinais do teu corpo, como a tua frequência cardíaca, movimento e tendências da temperatura corporal, para perceber quando adormeces e em que fase do sono estás. Isto é possível porque cada fase do sono (acordado, sono leve, sono REM, e sono profundo) se distingue por biossinais específicos.
Para desenvolver o novo algoritmo de deteção das fases do sono, “recolhemos um dos maiores conjuntos de dados de wearables de sono para treinar um algoritmo capaz de detetar melhor estes biossinais e a fase do sono associada, numa população mais diversa”, conta-nos o Vallat. “A melhoria na precisão acaba por fornecer aos membros Oura insights mais úteis sobre os seus padrões de sono e a sua saúde em geral.”
O processo de desenvolvimento envolveu mais de dois anos de investigação aprofundada. “Criámos nós mesmo este conjunto de dados, que inclui mais de 1200 noites de sono, usando dados de PSG e do Oura Ring de laboratórios de sono de todo o mundo”, diz Vallat.
Os resultados da investigação foram publicados na revista científica Sensors, com revisão por pares . O artigo oferece uma visão aprofundada de como o algoritmo funciona e está disponível publicamente, para que qualquer pessoa que queira entender os detalhes técnicos de como o nosso algoritmo de deteção das fases do sono funciona possa fazê-lo — demonstrando o compromisso da Oura com a transparência.
“Ao contrário de conjuntos de dados anteriores, os dados que estávamos a recolher eram de uma população diversificada com padrões de sono e origens variados; por exemplo, pessoas com diferentes tons de pele, estados de saúde, idades e distúrbios do sono.”
Ter um conjunto de dados heterogéneo garante que o algoritmo foi treinado numa grande variedade de pessoas — e, por isso, funciona bem para toda a gente. Na Oura, um dos nossos valores é colocar as pessoas em primeiro lugar, por isso estamos empenhados em garantir que o nosso algoritmo funciona bem para toda a gente.
“Desde que o estudo foi publicado em 2021, continuámos a expandir as nossas bases de dados de treino e teste”, diz Vallat. “Com mais do dobro dos dados, aumentámos a diversidade de pessoas para garantir uma precisão alta em todos os tipos de população.”
Normalmente, os algoritmos de deteção das fases do sono são desenvolvidos com uma quantidade limitada de dados (<100 noites de sono) e baseiam-se numa população homogénea, como jovens universitários saudáveis. Isto significa que, quando o algoritmo é usado por um grupo mais alargado e diverso de pessoas, acaba por ser inevitavelmente menos preciso.
| “Com mais do que o dobro do conjunto de dados, aumentámos a diversidade de pessoas para garantir alta precisão em todos os tipos de população.” |
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Sobre o percurso de desenvolvimento
O caminho desde a investigação e desenvolvimento até transformar algoritmos científicos em produtos leva tempo e traz desafios inerentes.
“A ciência leva o seu tempo”, diz Pho. Pode demorar anos até que os testes e as validações adequadas estejam concluídos, e o nosso novo algoritmo não é exceção a essa regra. Queríamos garantir que a versão de investigação do algoritmo fosse igual à implementação final no produto, ou seja, que funcionasse como esperado na nossa base de membros, que é muito maior e mais diversificada.”
“Além disso, mesmo quando a ciência já está ‘pronta’, ela é desenvolvida fora do anel como um algoritmo teórico e depois tem de ser sincronizada com o hardware e com a app,” explica Zhang. “Traduzir o algoritmo em software tem sido um processo extenso que envolve alterar o firmware do anel, o desenvolvimento da app, da Cloud, etc.”
“Como o novo algoritmo de deteção das fases do sono é fundamental e tem muitas consequências a jusante, como afetar a pontuação de sono e a pontuação de preparação, tivemos de fazer alguns ajustes para garantir que tudo se mantinha consistente,” explica Pho. “É por isso que lançámos uma versão beta em novembro de 2022. Queríamos recolher milhões de noites de dados de membros utilizando algoritmos concorrentes para garantir coesão.”
No fundo, ao longo de dois anos, investigadores e cientistas da Oura e de várias partes do mundo conseguiram expandir bastante a nossa base de conhecimento científico. E o trabalho continua, já que estamos sempre a acrescentar dados e a atualizar o algoritmo.
Que mudanças os membros da Oura podem notar?
Como usámos dados de uma população mais diversa, notámos algumas mudanças importantes com base na idade e na variabilidade da frequência cardíaca (VFC).
Mudanças que os membros da Oura podem ver nas suas métricas de sono incluem:
- A maioria verá um aumento no sono leve. Mas não te preocupes: embora seja chamado de “sono leve”, traz na mesma benefícios para o teu cérebro e corpo. Saber mais sobre o sono leve.
- Se tiveres uma VFC mais alta, podes notar uma diminuição no tempo acordado e no sono profundo, e um aumento no sono REM.
- Se tens uma VFC mais baixa, podes notar uma redução no sono REM, assim como um aumento no tempo acordado.
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A pensar no que vem aí
É importante reconhecer que a ciência do sono evolui com o tempo — e a ciência por trás da Oura também. “O nosso objetivo é dar-te as métricas e os insights mais precisos possíveis, usando a ciência e a tecnologia que temos hoje em dia”, diz Patel. “À medida que a ciência e a tecnologia evoluem, vamos continuar a evoluir com elas para ir mais longe no que é possível com a Oura.”
“Temos muito orgulho em ser uma empresa guiada pela ciência e vamos continuar a investir em desenvolvimento e investigação e a trabalhar para trazer as capacidades de monitorização de saúde mais avançadas aos membros Oura”, diz Patel.
Sobre os especialistas da Oura
Shyamal Patel, PhD, é o Chefe de Ciência da Oura, onde lidera uma organização interdisciplinar focada na investigação e desenvolvimento de algoritmos que traduzem dados de sensores em medidas precisas de saúde e bem-estar. Shyamal tem um doutoramento em engenharia eletrotécnica, com especialidade em processamento de sinais e aprendizagem automática aplicada, pela Northeastern University. Concluiu o pós-doutoramento na Universidade de Harvard e vive em Boston.
Gerald Pho, PhD, é Cientista Sénior de Dados de Aprendizagem Automática na Oura. Tem um doutoramento em Neurociência e, desde que entrou para a Oura, ajudou a desenvolver e lançar vários algoritmos, incluindo o novo algoritmo de deteção das fases do sono, frequência cardíaca de treino e Health Risk Management.
Raphael Vallat, PhD, é cientista sénior de dados de aprendizagem automática na Oura. Trabalhou anteriormente como investigador do sono no Centro de Ciência do Sono Humano da Universidade da Califórnia, em Berkeley (laboratório do Prof. Matt Walker). Publicou extensivamente sobre o tema do sono e da saúde humana, e o seu trabalho foi apresentado em vários canais de notícias e podcasts importantes.
Xi Zhang, PhD, é o Diretor de Deteção de Saúde na Oura. Apoia uma equipa global de cientistas para investigar e desenvolver algoritmos para várias aplicações de saúde. A Dr.ª Zhang tirou o doutoramento na Universidade de Michigan e criou o primeiro robô de trombólise não invasivo do mundo. Primeiro trabalhou na Fitbit e, depois de concluir os estudos de pós-graduação, foi para a Apple. Na Fitbit, liderou uma startup interna e também lançou algumas funcionalidades importantes para a saúde do coração, como a monitorização da frequência cardíaca 24/7 e a deteção de fibrilhação auricular (aprovada pela FDA). Também faz parte do conselho editorial da revista Ultrasound in Medicine and Biology, onde se dedica às aplicações de ML/IA.