每天，数百万会员依靠 Oura Ring 来深入了解他们的休息、准备度和整体健康状况。我们始终致力于让我们的社区清楚了解 Oura 技术的运作方式，即 Oura 的测量对象、光电容积描记术技术的运作原理，以及 Oura 的算法相较于多导睡眠监测 (PSG) 等临床标准的表现情况。 

我们的团队由 50 多位医学博士和哲学博士组成，携手保障 Oura 产品科学可靠，切实推动健康成效。对于他们的工作成果我们深感自豪。近期我们开展了以下同行评审研究（详情见下文），旨在验证睡眠分期算法的准确度：

“Oura 在科学和临床上的严谨性是我们构建产品和功能的核心，”Oura 科学高级副总裁 Shyamal Patel 博士表示。“我们坚持以高标准自律，借此赢得了会员以及科学和临床界的信任，因为透明、严谨的科学可以增进我们对于睡眠与健康的理解，不论是个体还是群体层面都是如此。”

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Oura 如何追踪睡眠？

Oura 的设计初衷就是利用光电容积描记术 (PPG)（借助光的反射测量动脉的容积变化）、温度传感器和运动传感器（加速度计）来优先获取准确的睡眠数据。 

“睡眠不只是一种简单的大脑激活状态，”Oura 健康科学总监 Max de Zambotti 博士说道。“睡眠也是一种全身性的生物行为状态，而 Oura 能同时捕捉多种生理信号，例如心率、活动和体温趋势，以确定佩戴者何时入睡以及处于哪个睡眠阶段。” 

这些信号包括：

  • 心率 (HR)：整晚的每分钟心跳次数。
  • 心率变异性 (HRV)：逐次心跳之间的时间间隔变化，反映了自主神经系统的活动状态（即交感神经与副交感神经的张力对比）。
  • 呼吸频率：由呼吸引起的心率微小变化（呼吸性窦性心律不齐）。
  • 体温与活动：皮肤温度偏差以及 3D 加速度计信号，用以追踪身体活动的时段。

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每个睡眠阶段（觉醒时段、浅睡眠、快速眼动时期和深度睡眠）都有独特的生物信号。睡眠阶段不仅反映在脑电图 (EEG) 信号（测量脑电波）中，还会影响全身的多种信号。 

1.在深度睡眠（或慢波睡眠）期间，自主神经张力转向副交感神经占主导地位。心率达到最低值，心率变异性趋于稳定，呼吸变得非常有节奏。

2.在快速眼动睡眠期间，自主神经活动变得不稳定。心率和呼吸开始波动，类似清醒时的状态，同时肌张力下降。

3.浅睡眠和清醒状态的特征是心率模式多变，伴有微觉醒动作和体温变化。

通过持续综合分析这些生理指标，Oura 的 算法能够精确地将这些生理信号与睡眠阶段一一对应。

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Oura 与多导睡眠监测的对比

多导睡眠监测是睡眠评估的临床标准。这种监测在睡眠实验室中进行，使用贴在头部的脑电图电极直接测量脑电波，同时监测眼动 (EOG)、心脏电活动 (ECG)、呼吸模式和肌肉活动 (EMG)。

相比之下，Oura Ring 提供的睡眠测量方法便捷、无干扰，不涉及医疗诊断。Oura 并非直接测量大脑活动，而是测量在睡眠期间与大脑皮层活动密切相关的行为信号和外周生理信号。

在 2021 年发表于《Sensors》期刊的一项基础研究中，研究人员评估了 106 名受试者共 440 个夜晚（总计超过 3,400 小时）的多导睡眠监测数据和 Oura Ring 传感器数据（监测与传感器测量同时进行）。研究结果显示：虽然仅依靠运动/加速度计模型进行四阶段睡眠分类时，准确度只有 57%，但加入多导睡眠监测衍生的自主神经系统信号和体温特征后，四阶段睡眠分类准确度提升至 79%，两阶段（睡眠/清醒）准确度达到 96%。

Oura 分期算法的研究依据

Oura 的睡眠分期算法利用先进的机器学习模型开发而成，这些模型基于睡眠研究领域最大的数据集之一进行训练，涵盖了超过 1,200 个夜晚的临床多导睡眠监测数据，涉及不同的人口群体、年龄段和肤色。

全球的研究人员和顶级学术机构已对照多导睡眠监测对 Oura 的性能开展严格评估。

同行评议研究

以下列举了近期对 2023 年发布的 Oura 最新睡眠分期算法开展评估的部分文献：

  • 布莱根妇女医院研究，2024 年:布莱根妇女医院研究人员开展一项外部验证研究，对比了主流消费级睡眠追踪工具相较于多导睡眠监测的表现，结果发现 Oura Ring 是所测试的消费级睡眠追踪工具中，四阶段睡眠分类（浅睡眠、深度睡眠、快速眼动期睡眠和清醒）最准确的一款。Oura 在判定具体睡眠阶段方面表现出高度一致性（Kappa > 0.61）。其他可穿戴设备的一致性处于中等水平（Kappa 统计值 < 0.61). Epoch-by-epoch analyses demonstrated sensitivity between PSG and the Oura Ring >< 0.61）。逐时段分析显示，针对所有睡眠阶段，多导睡眠监测与 Oura Ring 之间的灵敏度 > 75%（具体范围：76.0%-79.5%）。Oura 在四阶段分类中达到了 76.3% 的一致性，在二阶段（睡眠/清醒）分类中达到了 92% 的一致性。
  • 新加坡国立大学研究，2022 年：研究人员评估了 Oura 在 157 个夜晚的居家和实验室睡眠数据中的算法表现。四个夜晚中，Oura 在四阶段睡眠分类中与临床多导睡眠监测的一致性达到 76.4%，在二阶段（睡眠/清醒）分类中达到 92%-93%。
  • 新加坡国立大学多设备比较研究，2023 年：研究人员对比了六款可穿戴设备：一款脑电图头带、一款科研级活动记录仪和四款消费级追踪工具相较于实验室多导睡眠监测的表现。多导睡眠监测数据由三位阅片者共同判读，受试者为 60 名 18-70 岁的成年人。结果显示，Oura 是二阶段（睡眠/清醒）分类中表现最好的非脑电图设备，准确度为 91.1%，Kappa 值为 0.64，领先于 Fitbit Sense（89.4%，0.58）和科研级活动记录仪（87.4%，0.47）。而且 Oura 在消费级追踪工具中拥有最高的四阶段 Kappa 范围（0.55-0.70）。作者总结称，“只有 Dreem 头带和 Oura Ring 的 Kappa 值表明其与多导睡眠监测具有高度一致性”。
  • 东京大学验证研究，2024 年：这是迄今为止规模最大的可穿戴设备验证研究之一，评估了 Oura 的睡眠分期算法 2.0 相较于便携式多导睡眠监测设备的表现，96 名 20-70 岁的受试者参与者其中，涵盖 421,045 个 30 秒时段，每位参与者最多记录三个夜晚的数据。在二阶段（睡眠/清醒）分类中，Oura 达到了 91.7%-91.8% 的准确度、94.4%-94.5% 的灵敏度和 73.0%-74.6% 的特异性，患病率与偏差校正后的 Kappa 值为 0.83-0.84，与多导睡眠监测几乎完全一致。睡眠分期准确度在 75.5%（浅睡眠）到 90.6%（快速眼动期）之间。在卧床时间、总睡眠时长、睡眠潜伏期、入睡后觉醒时间、浅睡眠或深度睡眠方面，Oura 测量结果与多导睡眠监测相比没有显著差异。
  • MDPI Sensors 验证研究，2021 年：这项基础研究评估了 106 名受试者共 440 晚（总计超过 3,400 小时）的多导睡眠监测数据和 Oura Ring 传感器数据（监测与传感器测量同时进行）。研究结果表明，多传感器融合具有至关重要的作用：虽然仅依靠运动/加速度计模型进行四阶段睡眠分类时，准确度只有 57%，但加入多导睡眠监测衍生的自主神经系统信号和体温特征后，四阶段睡眠分类准确度提升至 79%，两阶段（睡眠/清醒）准确度达到 96%。

坚持透明原则

虽然 Oura 不是医疗器械，不用于诊断睡眠呼吸暂停或失眠等病症，但提供了一个前所未有的便捷窗口，帮助人们了解逐夜睡眠结构和长期健康趋势。

我们将继续发布我们的研究结果，与领先的学术机构合作，透明地告知我们的设备测量内容、算法运作原理，说明会员如何利用这些数据来改善他们的日常生活。我们对我们的科学充满信心，为我们的工程技术感到自豪，并将坚定地在法庭上捍卫我们的技术。

常见问题：Oura 的睡眠追踪科学与准确度

问：Oura 无法追踪睡眠周期，是因为“睡眠发生在大脑中，而不是手指上”，这种说法准确吗？ 

答：不准确。Oura 通过与大脑活动密切相关的全身生理机能来追踪睡眠。这一说法基于这样一个事实：人们通常使用脑电图，即大脑活动来定义睡眠并评分。但睡眠不只涉及大脑活动，而脑电图也不是睡眠的直接测量指标，只是观察睡眠的一个窗口。睡眠是一种全身性生理状态，科学界明确指出，在睡眠期间，中枢神经系统和自主神经系统的活动之间存在紧密关联。 

自主神经系统在每个睡眠阶段都会以独特且可重现的模式，调节心率、心率变异性、外周血流、呼吸和体温。脑电图在大脑中检测到的睡眠阶段转换伴随着外周生理机能的相应变化，这种变化可以测量。这种自主神经信号是可穿戴设备用于推断睡眠阶段的主要信号之一。这并非碰运气，而是实打实的生理现象，只是换了一个不同但同样可靠的窗口来测量。

通过测量手指指动脉的信号——此处光电容积描记术信号强度优于腕戴式传感器——Oura 能够追踪这些生理表现。该算法评估多传感器输入数据，从而将外周身体信号与睡眠阶段一一对应。

问：Oura 的睡眠分期依赖于“AI 猜测”，且并不比“抛硬币”可靠，这种说法准确吗？ 

答：不准确。将 Oura 的睡眠分期描述为“抛硬币”，是对同行评议科学的曲解。 

多项同行评议研究对照金标准多导睡眠监测评估发现，Oura 的实际准确度高得多：

  • MDPI Sensors（2021 年）：使用光电容积描记术 + 多传感器融合的方法，证明了四阶段睡眠分类的一致性为 79%，而且二阶段（睡眠/清醒）分类的一致性为 96%。
  • 布莱根妇女医院（《Sensors》，2024 年）：证明了四阶段分类的一致性为 76.3%，而且二阶段（睡眠/清醒）分类的一致性为 92%。该研究对照多导睡眠监测，将 Oura Ring 评为四阶段分类准确性方面测试表现最好的消费级追踪工具。
  • 新加坡国立大学（《睡眠的自然与科学》(Nature & Science of Sleep)，2022 年）：评估了 157 个测试夜晚的临床多导睡眠监测数据，发现 Oura 的四阶段一致性为 76.4%。

此外，在多阶段分类中（设备必须区分 4 个不同睡眠阶段：浅睡眠、深度睡眠、快速眼动期和清醒），随机猜测或“抛硬币”的预期基准准确度为 25%，而非 50%。 

问：Oura 声称“与临床睡眠实验室相比，其睡眠分期准确度达 95%”。这个数据实际上测量的是什么？ 

答：验证研究的参与者需要在一个或多个晚上睡觉时佩戴 Oura Ring 并同时进行完整的临床多导睡眠监测（睡眠实验室金标准）。随后，每个夜晚被切分成 30 秒一段的片段，称为“时段”——8 小时睡眠中大约有 900 个这样的时段。受过培训的技术人员标记多导睡眠监测数据中的每个时段，而戒指则自行标记每个时段，然后将两者逐一进行比较。“准确度”就是戒指数据与技术人员标记数据中达成一致的时段占比。因此要达到这样的数值非常困难：哪怕整晚大部分判断都是对的，但具体到一个个 30 秒窗口时，仍可能有不少分歧。

准确度是从几个不同维度衡量的：

1.睡眠与清醒检测：即你在每个时段是处于睡眠还是清醒状态。Oura 的算法与多导睡眠监测的一致性始终达到 90%-96%。这就是 95% 这个数字的具体内涵。*

2.整晚总结：总睡眠时长、睡眠效率，以及入睡和醒来的时间。这些指标不按时段测量，是对比戒指测量的总体数据与实验室监测的总体数据（单位为分钟）。独立研究反复发现，Oura 与多导睡眠监测在总睡眠时长方面没有显著差异。

3.四阶段分类：区分每个时段中的浅睡眠、深度睡眠、快速眼动期和清醒状态。这项任务更加困难，而在同行评议研究中，Oura 对健康成年人群数据的分类与人工评分的多导睡眠监测之间的一致性约为 76%-79%。

*在多项将 Oura Ring 与临床睡眠实验室记录（多导睡眠监测）进行对比的同行评议研究中，戒指正确检测睡眠阶段的比例达到 94%-98%，整体睡眠/清醒一致性约为 90%-96%：完整多传感器模型的灵敏度为 98%，整体准确度为 96%（Altini & Kinnunen，2021 年）；居家三晚测量的灵敏度为 95%，准确度为 93%（Ghorbani 等人，2022 年）；灵敏度为 95%，准确率为 91%（Ong 等人，2023 年）；超过 400,000 个睡眠时段的灵敏度为 94%，准确度为 92%（Svensson 等人，2024 年）；单晚临床研究中的灵敏度为 95%（Robbins 等人，2024 年）。

问：Oura 与医疗器械有何不同？ 

答：Oura 一贯认为，Oura Ring 是一款消费者健康产品，旨在进行持续、无创的健康追踪，而非用于诊断睡眠呼吸暂停或临床失眠等病症的医疗器械。

医学多导睡眠监测要求患者在陌生的实验室中睡觉，并连接十几个传感器，这往往会扰乱自然的睡眠模式。而 Oura 则在用户自然的家庭环境中提供长期的夜间趋势分析。以多导睡眠监测为基准来验证消费级设备，并不意味着 Oura 可以取代临床诊断设备，而是证明了其无创测量结果高度可靠。

Oura Ring 的目的不是取代临床睡眠评估，而是对其加以补充，提供准确、有意义且可付诸实践的数据，助力用户从全新角度洞察日常生活中的睡眠状态及长期变化。这种长期纵向视角，已经在尺度两端催生新的发现：一方面是个人从自身数据中观察到的情况，如《JAMA Neurology》案例报告所展现的；另一方面则是从大规模可穿戴设备数据中得出的群体性发现，例如不同国家夜间睡眠模式的差异。

问：什么是光电容积描记术，为什么手指比手腕更适合进行此项测量？ 

答：光电容积描记术 (PPG) 是一种光学技术，利用 LED 光和光电探测器来测量动脉脉搏波和血量变化。

手指是进行光电容积描记术的理想位置，因为指动脉在手掌一侧位置较浅。相比之下，手腕背部的皮肤更厚，骨骼结构会产生干扰，且血管更小。这种信号质量使 Oura 能够捕捉心率变异性中细微的逐搏变化，发现对睡眠分期建模至关重要的呼吸变化。

问：什么是睡眠追踪的“金标准”，可穿戴设备究竟能多接近这个标准？ 

答：这个金标准是多导睡眠监测，结合了头皮脑电图（脑电波）、眼电图（眼动）和肌电图（肌张力）。

我们有必要了解一下多导睡眠监测结果实际上是怎么得出的。认证技术人员会审查记录，并按照标准化的临床规则，为夜间每个 30 秒的片段分配一个单一标签——清醒、N1、N2、N3 或 REM。由此可以得出两点结论。首先，实际睡眠中并不会每 30 秒整齐地切换一次状态；一个片段可能包含多个阶段的特征，技术人员必须选出占据主导的那一个。不同睡眠阶段之间的界限尤其模糊，而浅睡眠（尤其是 N1）是最难界定的。其次，由于这些标签反映的是专家对模糊信号所作出的判断，两名技术人员对同一记录的评分不会完全一致。同行评议研究显示，评分者间的一致性约为 83%，而在对睡眠障碍患者进行评分时，这一比例会进一步下降。

这一点对于理解可穿戴设备的准确度很重要：作为戒指验证依据的基准本身并不完美，因此没有任何设备（包括其他多导睡眠监测评分者）的一致性能达到 100%。在此背景下，佩戴在手指上的不显眼小戒指在四阶段睡眠分类中，与多导睡眠监测的一致性能够达到约 78%-80%，已经是非常出色的表现。一项研究对六款可穿戴设备与三名阅片者共同判读的多导睡眠监测进行两两对比后，研究人员发现，“只有 Dreem 和 Oura 的 Kappa 值表明其与多导睡眠监测具有高度一致性。”（Dreem 是一款脑电图头带，而 Oura 是唯一达到该阈值的非脑电图设备。）

问：Oura 说我睡得很好，但我感觉没休息好。导致这种差异的原因是什么，这是否意味着算法不准确？ 

答：人们常把主观感受和客观准确性混为一谈，而事实上，两者测量的是两件完全不同的事。

在睡眠科学中，准确性严格来说是指，在以临床金标准多导睡眠监测为基准时，设备测量输出结果能在多大程度上反映用户的真实生理状态。会员对自身睡眠的主观感知是真实且有意义的，但反映是的完全不同的健康维度。

已有充分的睡眠文献证明，有人可能生理上睡得很好、睡眠结构也正常，醒来却仍觉疲惫；也有人一夜睡眠断断续续，醒来反倒觉得神清气爽。这种错位并不能说明设备不准确。主观睡眠质量受到众多复杂的外部和心理变量影响，包括精神压力、情绪、咖啡因摄入时间、早期疾病、生物钟匹配度以及清醒时的预期。

把主观感受与生理数据表现之间的差距视为传感器不准确的证据，是对客观生理测量实际评估对象的误解。Oura 提供了一个客观、可重复的基线，反映你身体实际的睡眠结构，帮助随着时间推移揭示更宏观的睡眠模式。