Những năm gần đây, công nghệ theo dõi giấc ngủ ngày càng thịnh hành với các sản phẩm thiết bị cảm biến, ứng dụng theo dõi như Oura, Fitbit, đồng hồ thông minh Apple Watch... Chúng có thể đo các chỉ số như nhịp tim, thân nhiệt, nồng độ oxy trong máu, theo dõi chuyển động khi ngủ, từ đó “chấm điểm” giấc ngủ cho người dùng.
GS.TS Cathy Goldstein, chuyên gia thần kinh tại Đại học Michigan (Mỹ) cho biết đa phần các thiết bị đeo tay sử dụng công nghệ đo áp lực tĩnh mạch bằng tia hồng ngoại (photoplethysmography hay PPG) để ước lượng nhịp tim. Các thiết bị đặt gần giường hoặc gắn trong đệm, gối để theo dõi giấc ngủ cũng có máy đo gia tốc và cảm biến nhằm theo dõi, phát hiện những chuyển động rất nhỏ như việc tim đập.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các thiết bị theo dõi giấc ngủ tối tân nhìn chung luôn biết người dùng đang ngủ hay đang thức. Tuy nhiên, chúng lại hoạt động kém hiệu quả khi thu thập dữ liệu từ người béo phì, hoặc mắc bệnh rung nhĩ. Thông số của người có làn da tối màu cũng kém chuẩn xác hơn, bởi màu da có thể ảnh hưởng tới công nghệ PPG. Ngay cả khi thu thập được dữ liệu theo dõi giấc ngủ chính xác, các chuyên gia cho rằng, các thiết bị này chưa thể diễn giải cho người dùng hiểu đúng về sức khỏe của mình.
Rất nhiều thiết bị đưa ra thông tin về các giai đoạn giấc ngủ như chuyển động mắt nhanh (REM), giấc ngủ sâu. Trong khi đó, phân loại từng giai đoạn phụ thuộc vào hoạt động sóng não – thông số hầu hết các thiết bị này không thể đo được. PGS.TS Mathias Baumert, chuyên gia kỹ thuật y sinh tại Đại học Adelaide (Australia), nhận định việc sử dụng nhịp tim, nhịp thở để kết luận người dùng đang ở giai đoạn giấc ngủ nào có rất nhiều điểm hạn chế, nhất là khi người đó không khỏe mạnh.
Dù vậy, các thiết bị công nghệ đời mới có thể giúp người dùng tạo thói quen ngủ lành mạnh. Ví dụ, dữ liệu sẽ cho thấy các chỉ số sức khỏe cải thiện ra sao khi bạn đi ngủ và thức dậy đúng giờ mỗi ngày. Thiết bị theo dõi giấc ngủ cũng cho thấy các hoạt động như ăn tối muộn, uống rượu, vận động có ảnh hưởng đến giấc ngủ ban đêm hay không. Trái lại, người vốn đã căng thẳng, mất ngủ nên cân nhắc kỹ trước khi dùng các thiết bị theo dõi này. Việc đồng hồ liên tục nhắc nhở, đánh giá giấc ngủ kém có thể phản tác dụng.
Bên cạnh đó, một xu hướng mới hiện nay là các nghiên cứu và công nghệ dùng âm thanh để cải thiện tình trạng giấc ngủ. Chẳng hạn, vòng đeo tay thông minh Huawei Band 9 vừa ra mắt trên thị trường có tích hợp công nghệ TruSleep 4.0. Trước khi ngủ, người dùng có thể sử dụng chế độ ngủ đặc biệt như âm thanh trắng, âm thanh tự nhiên hay âm nhạc dịu êm để mang lại một giấc ngủ không bị gián đoạn. Khi người dùng đang ngủ, sản phẩm sẽ theo dõi nhịp tim, SpO2, hô hấp và nhịp thở bất thường cũng như đo lường các chỉ số giấc ngủ...
Tại Mỹ, tiến sĩ Roneil Malkani, nhà nghiên cứu tại Đại học Northwestern, đang thử nghiệm tác dụng của tiếng ồn hồng lên chính mình để chứng minh tác dụng với giấc ngủ. Những âm thanh tiêu biểu của tiếng ồn hồng là tiếng gió thổi xào xạc, tiếng mưa rơi đều đặn, hay tiếng sóng biển vỗ…. Nghiên cứu chỉ ra rằng tiếng ồn hồng khiến người nghe cảm thấy dễ chịu, có thể giúp cải thiện giấc ngủ và trí nhớ.
Tiến sĩ Roneil Malkani cho biết: "Chúng tôi đang thử nghiệm tăng cường sóng chậm khi ngủ để có giấc ngủ sâu. Tiếng ồn hồng phản ánh các loại tần số quan sát thấy trong giai đoạn ngủ đó". Những sóng não chậm mà Tiến sĩ Malkani đang nghiên cứu này xảy ra trong giấc ngủ sâu - vốn là yếu tố quan trọng cho một đêm ngon giấc. Một giấc ngủ sâu đương nhiên sẽ tốt cho trí nhớ. "Những gì chúng tôi đang làm là tạo ra âm thanh theo một cách khác. Chúng tôi cung cấp các xung tiếng ồn hồng ngắn vào những thời điểm cụ thể trong những đợt sóng chậm, xảy ra trong các giấc ngủ sâu".
Trên thực tế, mới chỉ có một số nghiên cứu về khoa học đằng sau tiếng ồn, nhưng điều đó không ngăn được hàng nghìn người nghe những âm thanh này trên các ứng dụng. Nhiều người cho biết họ thực sự cảm thấy thư giãn hơn, ngủ ngon hơn và sáng dậy đầu óc minh mẫn hơn. Hiện các nhà khoa học Mỹ đang tiến hành thêm nghiên cứu về chủ đề này.
Theo Tổ chức Giấc ngủ Quốc gia (National Sleep Foundation), tiếng ồn trắng (White noise), được cho là những âm thanh tương thích tạo ra một hiệu ứng che chắn chúng ta khỏi môi trường xung quanh, giống như tiếng quạt thổi vừa đủ lớn để chúng ta không thực sự nghe thấy tiếng đóng cửa hoặc tiếng chó sủa bên ngoài. Theo thuật ngữ kỹ thuật, tiếng ồn trắng là một tín hiệu ngẫu nhiên của các âm thanh ở các tần số khác nhau có cường độ bằng nhau.
Trong khi đó, tiếng ồn hồng (Pink noise) là âm thanh êm dịu, nhẹ nhàng bao gồm các quãng tám sở hữu năng lượng bằng nhau. Với tiếng ồn trắng, công suất của mỗi tần số là không đổi, nhưng với tiếng ồn hồng, khi tần số càng cao, thì sự khác biệt về công suất của các âm thanh liên quan càng nhỏ. Kết quả là âm thanh ở âm vực cao hơn sẽ nhẹ nhàng hơn. Đây thực chất là bản chất của tiếng ồn xung quanh mà chúng ta quen nghe hàng ngày. Tiếng ồn hồng mô phỏng kiểu âm thanh bình thường trong môi trường của chúng ta.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Northwestern, Evanston, Illinois, phát hiện ra rằng nếu họ đồng bộ hóa tiếng ồn màu hồng với sóng não của người cao tuổi khi họ ngủ, thì những người này sẽ có giấc ngủ sâu chất lượng tốt hơn cũng như cải thiện được trí nhớ. Các nhà nghiên cứu viết: “Trong thời gian ngủ, một thuật toán thời gian thực sử dụng vòng lặp (phase-locked loop) tạo ra tần số tương thích với tần số của sóng chậm nội sinh trong đường giữa lưỡng cực của điện não đồ (midline frontopolar) để đồng bộ hóa tiếng ồn với sóng não”.
Về cơ bản, họ sử dụng một chiếc máy để theo dõi sóng não và điều chỉnh âm thanh cho tương thích. Bước tiếp theo của nghiên cứu này là thử nghiệm sử dụng phương pháp này trong một khoảng thời gian dài hơn và trong môi trường gia đình. “Những kết quả này cho thấy cải thiện giấc ngủ bằng âm thanh là cách tiếp cận mới lạ đầy hứa hẹn, thậm chí còn hữu ích trong việc ngăn chặn chứng mất trí nhớ. Nó là phương pháp điều trị tiềm năng, mọi người có thể tự làm mỗi đêm”, bác sĩ Roneil Malkani, giáo sư thần kinh học tại Đại học Y Fernberg thuộc Đại học Tây Bắc (Mỹ), chia sẻ trên Psychcentral.
Google translate