มหาวิทยาลัยโคลัมเบียพัฒนา PillowSense ปลอกหมอนอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบอัตราการเต้นของหัวใจและอัตราการหายใจ

ทีมวิศวกรรมจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบียได้พัฒนาต้นแบบปลอกหมอนชื่อว่า PillowSense ซึ่งอุปกรณ์นี้ใช้เซ็นเซอร์ผ้าในการประเมินท่าทางการนอน อัตราการเต้นของหัวใจ และอัตราการหายใจ โดยข้อมูลจะมาจากบริเวณคอของผู้ที่นอนหลับ ตามข้อมูลที่มหาวิทยาลัยเผยแพร่และเอกสารในวารสารของสมาคมคอมพิวเตอร์ (ACM) พบว่าติดตามการนอนหลับส่วนใหญ่จะต้องสวมใส่บนร่างกาย เช่น ข้อมือหรือปลายนิ้ว ผู้เขียนเอกสารระบุว่าบางคนรู้สึกไม่สะดวกสบายกับอุปกรณ์เหล่านี้ และอุปกรณ์ที่สวมใส่ในปัจจุบันไม่สามารถรายงานท่าทางการนอนได้ มหาวิทยาลัยโคลัมเบียกล่าวว่าท่าทางการนอนมีผลต่อการหายใจและความสะดวกสบาย และการเปลี่ยนแปลงท่าทางการนอนแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมที่ไม่สามารถจับได้เพียงแค่จากสัญญาณชีพ

ปลอกหมอนนี้มีผ้าที่นำไฟฟ้าเป็นอิเล็กโทรด อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์จะวัดความแตกต่างของแรงดันไฟฟ้าที่เกิดขึ้นเมื่อเซ็นเซอร์สัมผัสกับคอ ระบบสามารถแยกสัญญาณสองประเภท ได้แก่ คลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECG) ซึ่งบันทึกกิจกรรมไฟฟ้าของหัวใจ และอิเล็กโทรมัสเซิลกราฟ (sEMG) ซึ่งบันทึกกิจกรรมของกล้ามเนื้อ เอกสารระบุว่าอัตราการเต้นของหัวใจและอัตราการหายใจมาจากคลื่นไฟฟ้าหัวใจ

หลักการทางเทคนิคของ PillowSense

PillowSense มีความแม่นยำในการจำแนกท่าทางการนอนถึง 88% โดยมีคะแนน F1 ในการทดสอบที่บ้าน 151 คืน ซึ่งรวมถึงการจำแนกท่าทางการนอน 7 ท่า คะแนน F1 รวมการถูกต้องในการตั้งชื่อท่าทางและจำนวนกรณีจริงที่ถูกจับได้ ท่าทางทั้ง 7 ประกอบด้วยนอนหงาย นอนคว่ำ นอนตะแคงซ้าย นอนตะแคงขวา และนอนงอซ้าย ขวา หรือหลัง เอกสารแสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมการทดสอบ 21 คนมีอายุเฉลี่ย 23.7 ปี และโมเดลได้ทดสอบกับข้อมูลที่ไม่ได้รับการฝึกอบรม

ตามที่ได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา อุปกรณ์วัดออกซิเจนในเลือดแบบพัลส์ที่ใช้ในการทดสอบที่บ้านมีค่าเฉลี่ยความเบี่ยงเบนในการอ่านอัตราการเต้นของหัวใจอยู่ที่ 2.7 ครั้งต่อนาที และอัตราการหายใจมีค่าเบี่ยงเบน 3.1 ครั้ง เซ็นเซอร์ผ้าเคยใช้ในการอ่านสัญญาณหัวใจในเสื้อเชิ้ตอัจฉริยะที่มหาวิทยาลัยไรซ์ รองศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยโคลัมเบีย Zhou Xia กล่าวว่าท่าทางการนอนให้ "บริบททางกายภาพ" แก่สัญญาณชีพเหล่านี้

เอกสารระบุว่า 88% ของข้อมูลได้ตัดข้อมูลที่ตรงกันออกไป 71.2 ชั่วโมง ซึ่งคิดเป็นประมาณ 7.8% โดย 3.8% มาจากการสัมผัสเซ็นเซอร์ไม่ดี และ 4% มาจากผู้ที่นอนหลับไม่ได้อยู่บนหมอน การตรวจจับการงอขาของผู้เข้าร่วมทำได้ยาก โดยมีคะแนน F1 อยู่ที่ 80% ขณะที่ท่าทางของส่วนบนลำตัวมีคะแนนอยู่ที่ 91% สำหรับผู้เข้าร่วมที่มีขนที่คอ อัตราการเต้นของหัวใจมีความผิดพลาดค่อนข้างสูง โดยมีค่าเบี่ยงเบนอยู่ที่ 3.0 ครั้งต่อนาทีและ 2.6 ครั้ง ขณะที่อุปกรณ์วัดออกซิเจนในเลือดที่ใช้เป็นมาตรฐานรายงานความผิดพลาดของตนเองอยู่ที่ 3 ครั้งต่อนาที

ทิศทางการพัฒนาในอนาคต

ในขณะนี้ การวิเคราะห์ยังคงทำงานแบบออฟไลน์ ดังนั้นการประมวลผลผ่านโทรศัพท์มือถือยังคงเป็นเป้าหมายในอนาคต PillowSense ปัจจุบันยังเป็นเพียงต้นแบบในการวิจัย ไม่ใช่เครื่องมือในการวินิจฉัย การใช้งานในคลินิกต้องเปรียบเทียบกับการวัดอ้างอิงในคลินิก และต้องเกี่ยวข้องกับกลุ่มที่มีขนาดใหญ่และหลากหลาย รวมถึงผู้สูงอายุและผู้ที่มีปัญหาการนอนหลับ เสื้อผ้าอัจฉริยะในระยะแรก เช่น เสื้อผ้าอัจฉริยะจากมหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์ แอมเฮิร์สต์ ก็สามารถตรวจจับอัตราการเต้นของหัวใจและอัตราการหายใจได้ ผู้เขียนเอกสารกำลังเตรียมการศึกษาเกี่ยวกับผู้ป่วยในห้องปฏิบัติการการนอนหลับ และวางแผนที่จะปรับปรุงการสัมผัสของเซ็นเซอร์และความสามารถในการจัดการกับขน

การศึกษานี้ได้เผยแพร่ในวารสารการคอมพิวเตอร์ที่สวมใส่ได้และการคำนวณเคลื่อนที่ของ ACM

ผลกระทบและความท้าทายของ PillowSense

PillowSense การพัฒนานี้เป็นก้าวสำคัญในเทคโนโลยีการติดตามการนอนหลับอัจฉริยะ โดยเฉพาะการออกแบบที่ไม่ต้องสวมใส่ซึ่งช่วยเพิ่มความสะดวกสบายให้กับผู้ใช้ ผ่านการติดตามท่าทางการนอนและสัญญาณชีพ อุปกรณ์นี้สามารถให้การวิเคราะห์คุณภาพการนอนที่ครอบคลุมมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังต้องมีการวิจัยและทดสอบเพิ่มเติม โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมทางคลินิก และต้องแก้ไขปัญหาทางเทคนิค เช่น การสัมผัสเซ็นเซอร์ไม่ดี ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีการสวมใส่ที่ชาญฉลาด หาก PillowSense สามารถรวมการประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติมได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยปรับปรุงการจัดการสุขภาพการนอนหลับได้