SleepMetrics: Ứng dụng AI giúp phân tích giấc ngủ và cảnh báo rối loạn sức khỏe

Thực tế, ban đầu tôi không hề có kế hoạch xây dựng một công cụ như SleepMetrics. Trước đó, tôi đã phát triển CardioMetrics-Core - một ứng dụng desktop sử dụng AI để phân tích dữ liệu lâm sàng và đánh giá nguy cơ tim mạch cũng như cung cấp thông tin sức khỏe theo thời gian thực thông qua các mô hình học máy.

Sau khi hoàn thành dự án đó, tôi tự hỏi liệu mình có thể tạo ra một ứng dụng tương tự nhưng tập trung vào khía cạnh sức khỏe khác hay không. Đó chính là cách SleepMetrics ra đời.

✨ Cách tiếp cận thiết kế

Mục tiêu của tôi là SleepMetrics không chỉ là một bảng tính đầy những con số khô khan, mà phải là một công cụ đơn giản, chức năng và chuyên nghiệp. Thư viện CustomTkinter một lần nữa chứng tỏ là lựa chọn phù hợp. Tôi đã duy trì chế độ giao diện sáng/tối (light/dark modes) để đảm bảo trải nghiệm người dùng thoải mái, đặc biệt quan trọng đối với một ứng dụng mà bạn có thể sử dụng vào ban đêm.

Ứng dụng tích hợp hai tính năng chính:

• Trực quan hóa thời gian thực: Tôi đã tích hợp các đồng hồ đo (gauges) trực tiếp phản hồi dữ liệu của bạn. Khi bạn điều chỉnh mức độ căng thẳng hoặc hoạt động thể chất, ứng dụng sẽ cung cấp phản hồi trực quan ngay lập tức.
• Thông tin chi tiết về giấc ngủ cá nhân: Ứng dụng không chỉ hiển thị các con số; nó cung cấp các hướng dẫn cụ thể dựa trên thời lượng giấc ngủ, mức độ hoạt động và căng thẳng để giúp bạn tối ưu hóa thời gian nghỉ ngói.

Giao diện ứng dụng SleepMetrics

🩺 Khuyến nghị sức khỏe thông minh

Dựa trên dữ liệu lối sống và chỉ số lâm sàng được nhập vào, SleepMetrics tạo ra một bảng điều khiển động với các gợi ý cá nhân hóa. Đó không phải là những lời khuyên chung chung, mà là những thông báo phản ứng dựa trên các chỉ số cụ thể của bạn.

🧠 Cảnh báo rối loạn và chất lượng giấc ngủ

SleepMetrics chuyển đổi dữ liệu của bạn thành ba trạng thái sức khỏe khác nhau dựa trên phát hiện của mô hình học máy:

• Nguy cơ Ngưng thở khi ngủ (Sleep Apnea) được phát hiện 🚨: Nếu mô hình nhận diện các mẫu biểu hiện nhất quán với chứng ngưng thở, ứng dụng sẽ kích hoạt cảnh báo mức độ ưu tiên cao (Màu đỏ), khuyến nghị người dùng nên tham khảo ý kiến của bác sĩ chuyên khoa Tai - Mũi - Họng.
• Phát hiện triệu chứng Mất ngủ ⚠️: Khi các dấu hiệu mất ngủ xuất hiện, ứng dụng sẽ cung cấp các mẹo thực tế, chẳng hạn như cắt giảm các nguồn ánh sáng xanh (blue light) 2 giờ trước khi đi ngủ để giúp não bộ tự nhiên sản sinh melatonin.
• Khỏe mạnh / Không có triệu chứng ✅: Nếu không phát hiện rủi ro, ứng dụng sẽ khuyến khích bạn duy trì thói quen tốt, xác nhận dữ liệu của bạn phù hợp với hồ sơ giấc ngủ lành mạnh.

🔍 Khuyến nghị sức khỏe theo từng tham số

• Quản lý căng thẳng 🧘: Nếu mức độ căng thẳng vượt quá 7/10, ứng dụng sẽ đề xuất các bài tập thở trước khi ngủ để làm giảm mức cortisol.
• Thời lượng giấc ngủ ⏰: Việc ghi nhận ngủ ít hơn 6 giờ sẽ kích hoạt cảnh báo về sự thiếu hụt sự phục hồi thể chất và khuyến khích mục tiêu ngủ hơn 7 giờ.
• Hoạt động và Vận động 👣: Số bước chân thấp (< 5.000) hoặc mức độ hoạt động thấp sẽ kích hoạt lời nhắc rằng việc đạt 7.500 bước có thể rút ngắn thời gian để đi vào giấc ngủ tới 15%.
• Nhịp tim và Huyết áp ❤️: Chỉ số cao sẽ dẫn đến lời khuyên giảm lượng caffeine nạp vào và theo dõi các chỉ số sinh tồn chặt chẽ hơn.

Lưu ý: Đây không phải là sự thay thế cho lời khuyên, chẩn đoán hoặc điều trị y tế chuyên nghiệp. Nó chỉ là những lời khuyên đơn giản và những thúc đẩy thân thiện để hỗ trợ sức khỏe của bạn.

🛠 Công nghệ và Mô hình vận hành

Để phát triển SleepMetrics, tôi đã sử dụng hai bộ dữ liệu từ Kaggle là Sleep Health and Lifestyle và Sleep Cycle and Productivity.

Tôi đã xây dựng một hệ thống vận hành kép:

• Dự đoán chất lượng: Một mô hình RandomForestRegressor (với 150 ước lượng) xử lý điểm số chất lượng giấc ngủ với độ chính xác $R^2$ đạt 99,08%.
• Chẩn đoán: Một GradientBoostingClassifier dự đoán các rối loạn giấc ngủ tiềm năng với độ chính xác 88%.

Mô hình đóng vai trò như một tín hiệu: "có lẽ bạn nên kiểm tra xem điều này".

🌍 Hỗ trợ song ngữ (Anh/Thổ Nhĩ Kỳ)

Vì tôi là người Thổ Nhĩ Kỳ, ban đầu tôi phát triển ứng dụng bằng tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Tuy nhiên, sức khỏe là vấn đề toàn cầu. Tôi đã tái cấu trúc dự án để có các thư mục v_EN và v_TR rõ ràng để ngôn ngữ không bao giờ là rào cản trong việc truy cập.

Giao diện Web SleepMetrics trên nền tảng Streamlit

🖥️ Lựa chọn trải nghiệm của bạn: Web, Desktop hay Mã nguồn

Mọi người có sở thích khác nhau. Một số muốn truy cập nhanh, một số thích ứng dụng desktop độc lập, và một số khác chỉ muốn xem mã nguồn. Vì vậy, tôi đã cung cấp ba tùy chọn:

• Ứng dụng Web Streamlit: Truy cập nhanh tại SleepMetrics Streamlit App.
• Ứng dụng Desktop: Tệp .exe được xây dựng sẵn (không cần cài đặt môi trường Python). Chỉ cần tải xuống và chạy.
• Mã nguồn: Các thư mục được cấu trúc rõ ràng với sự tách biệt rõ rệt giữa tiếng Anh và tiếng Thổ Nhĩ Kỳ cho những ai muốn tìm hiểu.

Bạn có thể khám phá dự án hoàn chỉnh và mã nguồn ngay trên GitHub để tìm hiểu thêm về cách ứng dụng này hoạt động và đóng góp vào sự phát triển của các công cụ sức khỏe tốt hơn.

---

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm y tế: Phần mềm này chỉ dành cho mục đích thông tin. Kết quả được cung cấp không cấu thành chẩn đoán y tế chính thức. Luôn tham khảo với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chuyên nghiệp trước khi đưa ra bất kỳ quyết định y tế nào.