消费者睡眠追踪器研究人员可以实际使用

很难知道可穿戴设备是否会提供准确的睡眠报告，因此专家们验证了他们自己的算法，可以使用Apple Watch来对睡眠进行评分。睡眠跟踪器对于想要日夜进行分析的ZZZ感到兴奋，但对于迫切希望使用它们来促进睡眠医学领域的科学家感到沮丧。

到目前为止，在研究或患者护理方面，可穿戴设备一直抱有希望，但没有结果。公司没有分享他们对睡眠的评分方式，也没有发布睡眠医学专家想要审查的严格研究类型，以确定他们是否可以信任给出的睡眠报告。

密歇根医学大学神经病学副教授，睡眠医学医师 Cathy Goldstein医学博士说：“制造商不会将其设备的输出与黄金标准的多导睡眠图进行比较，以确定其产品是否准确。” 疾病中心。

在为数不多的研究人员将消费者睡眠追踪器的输出与多导睡眠图进行比较的研究中，一旦设备被更新的型号替换或与该设备关联的应用被更新，结果就变得无关紧要，因为制造商没有披露他们的睡眠估算方法。

密歇根医学的研究人员说，但是由于有这么多人拥有它们，所以弄清楚如何使用消费者可穿戴设备改善睡眠健康是很有意义的。

前进

为了赶上过时的技术周期，Goldstein及其同事发表了一篇论文，该论文描述了一种新的开源算法，该算法使用心率和加速度在睡眠杂志 中追踪 睡眠。

她说：“我们带着苹果手表将患者送入睡眠实验室进行夜间睡眠研究，并使用该数据开发了我们自己的算法来分析手表的加速度和心率信号以估计睡眠时间。”

该设计应用于Apple Watch的信号时，超出了先前报道的更昂贵的，医疗的，腕戴式睡眠跟踪仪“ actigraphy”的性能。

这意味着，与使用商业秘密的消费者睡眠追踪器相关的流行应用相比，密歇根大学的算法使得使用现成的消费者可穿戴设备以更加透明，科学严谨的方式使用睡眠追踪研究或患者护理的研究成为可能。方法。

在研究的31位患者中，新算法将睡眠与唤醒区别开来，其准确率达到90%。与其他睡眠追踪研究的趋势保持一致，该算法显示出比特异性(60%)更高的灵敏度(93%)，这意味着它可以正确检测到约93%的睡眠，但有时将清醒错误归类为睡眠。戈德斯坦说，在睡眠估计方法中使用运动并不罕见，因为人们醒着时可能会处于静止状态。

然后研究人员在一个大型数据集上再次测试了他们的设计，该数据集收集了老年人口的运动和心率数据以及多导睡眠图(一项纳入188名患者的动脉粥样硬化多种族研究的子样本 )，发现他们可以成功地预测出与睡眠时间相当的睡眠。在自己的学习科目上的表现。

该研究的资深作者戈德斯坦说：“我们认为这确实是破坏性的工作。” “如果制造商开放访问其设备获取的原始信号，则可以使用像我们这样的经过验证的算法从该数据中估计睡眠时间。”

她说：“其他领域已经采用非处方工具来增强他们的实践(想想怀孕测试和血糖监测仪)，现在是时候让睡眠领域找到一种在保持准确性和透明度的同时做到这一点的方法了。”

优先考虑开源和长寿

为了使可穿戴设备对研究更有用，戈德斯坦说，创造一种追踪任何人都可以使用且不会过时的睡眠的方法很重要。

主要作者Olivia Walch博士说：“每当设备更改其硬件或软件时，您都需要进行新的验证研究，并且当您完成验证研究时，市场上可能会出现该设备的新版本 。” D.是神经病学的博士后研究员，他使用机器学习构建了算法。

Apple在其智能手表上未提供本机睡眠跟踪功能，但研究人员在创建此算法时选择了Apple Watch，因为可以从您的Apple设备访问原始数据。

Apple Watch具有加速度计，还可以通过光学方法(大多数睡眠跟踪器使用的方法)跟踪心率。Walch说，研究人员可以从使用它们的任何设备获得这些测量结果，因此该方法不依赖于特定的设备。

沃尔奇(Walch)的算法是研究原型，因此目前无法在应用商店上下载。但是沃尔奇说，任何人都可以使用这种开放源代码公式来复制和改进针对不同患者群体的工作。

活动的担心好吗?

睡眠跟踪可能是智能手表的最新医学应用，但它引起了医学专家对持续监视的关注。

例如，心脏病专家质疑使用智能设备跟踪每个心跳是否有帮助。对于没有已知危险因素的人，这可能会导致不必要的压力和医学检查-智能手表上的ECG也不保证一定会检测到某人的心律状况。

戈德斯坦说：“从长远来看，我们从来没有能力从夜晚到夜晚来衡量睡眠，因此很难知道与一个感觉良好的人有什么关系。”

并且，当您了解有关性能的每个细节时，您就会着迷于获得完美的睡眠。对于某些人而言，痴迷会伤害而不是帮助改善他们的睡眠质量。

戈德斯坦说：“有些人患上了失眠症，过度专注于设备的输出。” 这些人由于专注于可能不准确的措施而变得更加失眠和焦虑。重要的是要记住，每个人偶尔都会睡不好觉。”

今天很有趣;明天有用

戈德斯坦说，当今睡眠追踪器的主要用途是能够查看一段时间内的趋势，而不是诊断睡眠障碍。

她指出，例如，人们可能会注意到他们的可穿戴设备在减肥时或饮用咖啡因或酒精后的晚上如何报告睡眠质量和睡眠时间。

戈德斯坦说：“当有人注意到设备上的睡眠中断，并提示他们本来不会的睡眠时间时，这会很有帮助。” 然后，医生和患者可以探索症状并共同做出决定。

“将来，我们会将自我跟踪用作精密医学的一部分;我们只需要找到采用它的正确方法。如果制造商允许我们访问运动和心率数据，我们将与诸如设备验证无关的经过验证的睡眠跟踪算法之类的进展越来越接近。”

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