수면 단계 분류를 위한 웨어러블 장치의 신뢰성 평가

초록 수면은 신체적 및 정신적 건강에 필수적이지만, 전통적인 수면 질 평가 방법에는 한계가 있습니다. 이 범위 검토는 지난 10년 동안의 35개 기사를 분석하며, 다양한 센서, 알고리즘 및 기능을 가진 62개의 웨어러블 설정을 평가합니다. 우리의 분석은 실외 수면 단계를 위한 가속도계와 광혈류측정(PPG) 데이터를 결합하는 추세를 나타냅니다. 오직 가속도계 데이터만 사용한 장치는 수면/각성 감지에는 효과적이지만, PPG 신호를 포함한 장치와는 달리 여러 수면 단계를 식별하는 데 한계가 있습니다. 수면 단계 분류 웨어러블의 신뢰성을 높이기 위해 우리는 다음의 다섯 가지 권장 사항을 제안합니다: (1) 형평성, 다양성 및 포용성을 고려한 알고리즘 검증, (2) 여러 수면 단계에 걸친 상업적 알고리즘의 성능 비교 분석, (3) 알고리즘 정확성에 대한 특징의 영향 탐색, (4) 객관적인 신뢰성 평가를 위한 성능 지표의 일관된 보고, (5) 오픈 소스 분류기 및 데이터 이용 가능성 장려. 이러한 권장 사항을 구현하면 웨어러블의 수면 단계 분류 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 연구 및 임상 설정에서의 가치를 확고히 할 수 있습니다.