Các thiết bị đeo có chức năng theo dõi giấc ngủ có thực sự "được việc" như quảng cáo?

Đây là một tính năng mà mọi smartwatch, kể cả những thiết bị rẻ nhất, cũng có. Nhưng tại sao bạn lại muốn nó? Và quan trọng hơn là nó có chính xác hay không?

Các nhà phân tích thị trường dự báo trong năm 2020, người tiêu dùng sẽ mua khoảng 86 triệu chiếc smartwatch, biến nó thành một thị trường trị giá đến 23 tỷ USD trên toàn cầu. Ngoài những chức năng về sức khỏe và thể thao, một yếu tố lớn thuyết phục mọi người mua những chiếc máy tính tí hon đeo trên cổ tay là khả năng theo dõi giấc ngủ.

Phương thức hoạt động của chức năng theo dõi giấc ngủ

Ẩn bên trong chiếc Apple Watch hay Samsung Galaxy Watch là một loạt các bộ phận theo dõi chuyển động hết sức tinh vi, có thể phát hiện ngay cả những chuyển động nhỏ nhất với độ chính xác khá cao.

Những cảm biến này (mà đáng chú ý nhất là gia tốc kế) hình thành nên hệ thống theo dõi giấc ngủ của thiết bị wearable bạn đang đeo, trong đó chuyển động của cơ thể người đeo đóng vai trò chỉ báo cho cảm biến biết được bạn có đang ngủ hay không. Phương thức này có một tên gọi khoa học – actigraphy – nhưng trên thực tế, mọi thứ đơn giản hơn nhiều.

Khi bạn ngủ, cơ thể bạn sẽ có xu hướng nằm ngang (thay vì đứng), thực hiện ít chuyển động hơn nhiều so với khi còn thức. Điều này là chỉ báo chủ yếu giúp thiết bị wearable biết được bạn đã đi ngủ.

Khi bạn trải qua các chu kỳ của giấc ngủ, cơ thể sẽ có những biểu hiện khác nhau, và nhờ đó, thiết bị wearable của bạn sẽ có thể theo dõi liệu bạn đang ngủ sâu hay ngủ nông.

Hai giai đoạn đầu tiên của chu kỳ ngủ là hai chu kỳ nông nhất. Trong các giai đoạn này, cơ thể có thể gặp phải tình trạng "co giật không tự nguyện". Những chuyển động này được gọi là "hypnic jerk" (giật cơ lúc ngủ) và là loại chuyển động "myoclonus" (giật rung cơ). Theo một nghiên cứu đăng tải hồi tháng 10/2016 trên tạp chí Sleep Medicine, những chuyển động này diễn ra ngẫu nhiên và có khoảng 60 – 70% dân số loài người gặp phải điều này.

Khi bạn bước vào các giai đoạn sâu hơn của giấc ngủ, chuyển động của cơ thể sẽ giảm dần, và lúc này cơ thể không khác gì một áp kế giúp thiết bị wearable biết được bạn đang ở đâu trong chu kỳ giấc ngủ.

Cuối cùng là giấc ngủ mắt chuyển động nhanh (giấc ngủ REM) – giai đoạn mà bạn thường gặp phải những giấc mơ và những cơn ác mộng. Đây cũng là giai đoạn mà cơ thể ít chuyển động nhất.

Trái tim là loại cơ rung nhiều nhất

Nhiều thiết bị wearable có chứa các cảm biến giám sát nhịp tim, có thể giúp cải thiện độ chính xác của chức năng theo dõi giấc ngủ. Đó là bởi nhịp tim của bạn giao động rất lớn giữa các giai đoạn khác nhau của giấc ngủ.

Trong giai đoạn ngủ nông, nhịp tim chậm dần, chỉ ổn định khi bạn bước vào giai đoạn ngủ sâu. Hoạt động của tim tăng lên cao khi bạn bắt đầu mơ, và nhịp thở cũng trở nên bất thường hơn.

Dù các thiết bị theo dõi giấc ngủ dựa trên phương thức actigraphy có thể biết khi nào bạn ngủ, nhưng các thiết bị có cảm biến giám sát nhịp tim mới có khả năng cung cấp cho bạn những bản phân tích giấc ngủ với chất lượng cao hơn, từ đó cho biết cơ thể bạn thực sự được nghỉ ngơi ra sao trong mỗi giấc ngủ.

Các thiết bị theo dõi giấc ngủ có chính xác không?

Khi bạn đầu tư vào một chiếc smartwatch, hãy nhớ rằng công nghệ theo dõi giấc ngủ vẫn chưa chính xác một cách hoàn hảo. Xét cho cùng, chúng chỉ là những sản phẩm đời sống, không phải là những thiết bị y tế có độ chuẩn xác cao.

Một nghiên cứu xuất bản vào tháng 6/2019 trên tạp chí JMIR mHealth và uHealth, trong đó nghiên cứu độ chính xác của chiếc vòng đeo tay Fitbit Charge 2 và so sánh nó với một thiết bị theo dõi dùng trong y tế. Nghiên cứu phát hiện ra rằng Fitbit có xu hướng ước lượng hơi quá quãng thời gian một người ở trong giai đoạn ngủ sâu, trong khi lại ước lượng không đúng quãng thời gian mà người đeo chuyển sang giai đoạn ngủ khác.

Nhìn chung, các tài liệu y khoa thường không đánh giá cao các thiết bị theo dõi giấc ngủ dành cho người tiêu dùng, đặc biệt khi xét đến phương thức chúng sử dụng để đưa ra kết quả.

Một bài đánh giá về công nghệ, xuất bản năm 2015 bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Y khoa Johns Hopkins, đã tìm hiểu về nhiều thiết bị theo dõi giấc ngủ ở thời điểm đó. Trong số 6 thiết bị được đánh giá, chỉ có 1 thiết bị cung cấp thông tin dựa trên độ chính xác của các cảm biến, trong khi 2 thiết bị khác cung cấp thông tin dựa trên cách chúng diễn dịch dữ liệu đó để đưa ra kết quả.

Dữ liệu thu được có thể dùng để làm gì?

Một vấn đề chưa tốt của các thiết bị theo dõi sức khỏe là chúng thường không đưa ra được hướng dẫn đúng đắn để giúp mọi người cải thiện chất lượng giấc ngủ - trừ những lời khuyên hiển nhiên mà ai cũng biết về vệ sinh giấc ngủ. Ví dụ, một thiết bị theo dõi giấc ngủ sẽ khuyến nghị bạn tăng thời lượng các bài tập thể dục vào ban ngày, hoặc tránh sử dụng các thiết bị điện tử trước khi đi ngủ.

Một nghiên cứu, đăng tải bởi các viện nghiên cứu thuộc Đại học Tokyo và Đại học Công nghệ Queensland, khẳng định công nghệ theo dõi giấc ngủ dành cho người tiêu dùng không mang lại bất kỳ lợi ích lâu dài nào. Nghiên cứu này còn nói rằng, để trở nên hữu dụng, các thiết bị theo dõi giấc ngủ phải sử dụng các dữ liệu tinh vi hơn về lối sống và sức khỏe vào quá trình tính toán của mình.

Các thiết bị đeo tay theo dõi giấc ngủ có thực sự được việc hay không?

Tóm lại, kết quả đưa ra bởi công nghệ theo dõi giấc ngủ của chiếc smartwatch bạn đang đeo chỉ nên được sử dụng để tham khảo. Chúng không phải là những công cụ chẩn đoán.

Nếu bạn tin rằng mình bị rối loạn giấc ngủ, bạn nên gặp bác sỹ, người sẽ có khả năng giúp bạn tiến hành một nghiên cứu về giấc ngủ dưới những điều kiện nghiêm ngật, được kiểm soát, sử dụng những trang thiết bị y tế tinh vi nhất.

Nếu bạn quyết định đầu tư mua smartwatch để phục vụ mục đích theo dõi chất lượng giấc ngủ, tốt nhất hãy mua một chiếc có cảm biến giám sát nhịp tim tích hợp, như Fitbit Versa 2 hay Apple Watch – những thiết bị này còn có các ứng dụng bên thứ ba đi kèm để theo dõi giấc ngủ của bạn. Các phân tích đăng tải bởi Johns Hopkins đã cho thấy tính chính xác của các thiết bị chỉ sử dụng phương thức theo dõi giấc ngủ qua actigraphy là không cao.

Minh.T.T (theo HowToGeek)