چگونه فناوری به درک عمیق‌تری از خواب انسان کمک می‌کند

فناوری‌های پوشیدنی که تا چند سال پیش تنها برای شمارش گام‌ها یا اندازه‌گیری ضربان قلب طراحی می‌شدند، امروز به ابزار‌های دقیقی برای پایش خواب شبانه تبدیل شده‌اند. این دستگاه‌ها با استفاده از حسگر‌های حرکتی، قلبی و حتی الکتریکی مغز، می‌توانند کیفیت و الگوی خواب افراد را در خانه و بدون نیاز به تجهیزات آزمایشگاهی ثبت کنند. اما تا چه اندازه می‌توان به داده‌های آنها اعتماد کرد؟

پوشیدنی‌های خواب؛ از آزمایشگاه به بستر خانه

به گزارش (nih^[2]) پایش خواب در گذشته تنها در آزمایشگاه‌های تخصصی و با استفاده از پلی‌سومنوگرافی (PSG) انجام می‌شد؛ روشی دقیق، اما پرهزینه و محدود به چند شب. ظهور حسگر‌های پوشیدنی، این روند را متحول کرده است. امروزه ساعت‌ها، انگشتر‌ها و هدبند‌های هوشمند با ترکیب داده‌های حرکتی و فیزیولوژیک، قادرند خواب شبانه را به‌صورت مداوم و کم‌مزاحم در محیط واقعی زندگی انسان ثبت کنند. این فناوری به پژوهشگران امکان می‌دهد الگو‌های خواب را در مقیاس جمعیتی و در طول زمان بررسی کنند. 

حسگر‌هایی که خواب را اندازه‌گیری می‌کنند

همچنین در گزارش (ieee^[3]) آمده است، پوشیدنی‌های خواب از مجموعه‌ای از حسگر‌های کوچک استفاده می‌کنند که هرکدام نقش ویژه‌ای در پایش بدن دارند. شتاب‌سنج برای تشخیص حرکات بدن و تمایز خواب از بیداری، حسگر نوری PPG برای اندازه‌گیری ضربان قلب و HRV، ECG برای ثبت دقیق سیگنال‌های قلبی، و SpO₂ برای بررسی سطح اکسیژن خون استفاده می‌شود. برخی مدل‌ها از هدایت پوستی (EDA) برای سنجش استرس، دمای پوست برای ردیابی ریتم شبانه‌روزی، و EEG پوشیدنی برای تحلیل مستقیم فعالیت مغز بهره می‌برند.

شاخص‌هایی که از خواب استخراج می‌شود

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های حسگرها، شاخص‌های کلیدی خواب را محاسبه می‌کنند؛ از جمله مدت کل خواب، کارایی خواب، زمان به‌خواب‌رفتن، بیداری‌های شبانه (WASO) و مراحل مختلف خواب شامل سبک، عمیق و REM. افزون بر این، ضربان قلب، تغییرات HRV، نرخ تنفس و افت اکسیژن خون (SpO₂ dips) برای تشخیص آپنه یا اختلالات تنفسی تحلیل می‌شود. 

دقت و محدودیت‌ها؛ فاصله با معیار طلایی

پوشیدنی‌ها در تشخیص زمان خواب و بیداری دقت نسبتاً بالایی دارند، اما در تفکیک مراحل خواب هنوز با پلی‌سومنوگرافی فاصله دارند. ترکیب داده‌های شتاب‌سنج و PPG دقت بیشتری ایجاد می‌کند، ولی تشخیص خواب عمیق یا REM همچنان چالش‌برانگیز است. علاوه بر این، نوع پوست، حرکت زیاد در خواب یا نور محیط می‌تواند دقت اندازه‌گیری را کاهش دهد. الگوریتم‌های نرم‌افزاری نیز عامل مهمی در تفاوت نتایج میان برند‌ها هستند. 

کاربرد‌های پژوهشی و بالینی

فناوری‌های پوشیدنی اکنون ابزار مهمی برای مطالعات سلامت عمومی و پژوهش‌های طولی محسوب می‌شوند. از آنها برای پایش تأثیر سبک زندگی بر خواب، بررسی اثر دارو‌ها یا روان‌درمانی‌ها، غربالگری آپنه خواب و ارزیابی ارتباط استرس با کیفیت خواب استفاده می‌شود. با این حال، تشخیص نهایی اختلالات پیچیده مانند پاراسومنیا یا آپنه شدید، همچنان نیازمند آزمایشگاه خواب و ثبت EEG چندکاناله است.

چالش حریم خصوصی و اخلاق داده

یکی از مهم‌ترین چالش‌های پوشیدنی‌های خواب، مسئله مالکیت و امنیت داده‌هاست. بسیاری از شرکت‌ها داده‌های خواب کاربران را روی سرور‌های ابری ذخیره می‌کنند و مشخص نیست که تا چه حد ناشناس‌سازی انجام می‌شود. کارشناسان اخلاق دیجیتال هشدار می‌دهند که گسترش این فناوری باید با قوانین شفاف در زمینه حفاظت از داده و حریم خصوصی همراه باشد.

آینده پایش خواب؛ هوش مصنوعی در خدمت مغز

جهت‌گیری آینده این فناوری، تلفیق حسگر‌های چندمنظوره با هوش مصنوعی است. پژوهشگران دانشگاه استنفورد در سال ۲۰۲۴ نشان دادند که مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگو‌های خواب را به‌صورت شخصی‌سازی‌شده تحلیل کنند و دقت تشخیص خواب REM را تا درصد بالایی افزایش دهند. در آینده، احتمالاً با یک انگشتر یا هدبند ساده، نه‌تنها می‌توان خواب را ثبت کرد، بلکه کیفیت آن را نیز بهبود بخشید.

پایش خواب با حسگر‌های پوشیدنی دریچه‌ای تازه برای درک سلامت انسان گشوده است. این فناوری‌ها با فراهم‌کردن داده‌های مداوم و قابل‌دسترسی، پژوهش درباره خواب را از آزمایشگاه به خانه آورده‌اند. با این حال، هنوز باید میان پایش عمومی و تشخیص بالینی تفاوت قائل شد. با پیشرفت حسگر‌ها و هوش مصنوعی، شاید در آینده خواب انسان دقیق‌تر، سالم‌تر و شخصی‌تر از همیشه رصد شود.

References

1. ^{^}به گزارش خبرگزاری - (sahebkhabar.ir)
2. ^{^}nih (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)
3. ^{^}ieee (ieeexplore.ieee.org)
4. ^{^}∎ (sahebkhabar.ir)
5. ^{^}​ (sahebkhabar.ir)

Authors: صاحب‌خبران - جدیدترین و آخرین اخبار ایران و جهان - علمی-فناوری