Xét nghiệm ngưng thở khi ngủ tại nhà ghi lại những gì xảy ra trong khi ngủ. Nhưng khi chứng ngưng thở tắc nghẽn khi ngủ (OSA) thay đổi theo từng đêm, một đêm không phải lúc nào cũng phản ánh toàn bộ câu chuyện.

Nghiên cứu đã cho thấy mức độ nặng của OSA biến thiên đáng kể giữa các đêm. Trong một nghiên cứu trên hơn 10.000 người trưởng thành thực hiện xét nghiệm giấc ngủ tại nhà trong ba đêm liên tiếp, khoảng một trong năm người được phân loại mắc OSA mức độ nhẹ hoặc trung bình đã bị phân loại sai khi đánh giá chỉ dựa trên một đêm.¹ Một nghiên cứu dọc quy mô lớn hơn nhiều cũng cho thấy đánh giá một đêm có thể phân loại sai mức độ nặng của OSA, đặc biệt quanh các ngưỡng có ý nghĩa lâm sàng.²

Tuy nhiên, trên thực tế, làm thế nào để triển khai xét nghiệm giấc ngủ lâm sàng tại nhà nhiều đêm trên quy mô lớn?

Nhiều đêm hơn chỉ hữu ích khi dữ liệu vẫn có ý nghĩa

Chỉ đơn thuần ghi lại nhiều đêm hơn không tự động tạo ra thông tin lâm sàng tốt hơn.

Một phương pháp xét nghiệm nhiều đêm có khả năng triển khai trên quy mô lớn đòi hỏi các tín hiệu hô hấp duy trì độ tin cậy qua nhiều lần ghi, trải nghiệm xét nghiệm mà người bệnh có thể lặp lại một cách hợp lý, cùng quy trình có khả năng quản lý và diễn giải lượng dữ liệu bổ sung.

Đo luồng khí hô hấp là yếu tố cốt lõi trong bài toán đó.

OSA được đặc trưng bởi các đợt giảm hoặc ngừng luồng khí hô hấp lặp đi lặp lại trong khi ngủ. Vì vậy, luồng khí hô hấp là một trong những tín hiệu sinh lý nền tảng dùng để nhận diện các biến cố hô hấp và đánh giá sự thay đổi hô hấp trong suốt đêm.

Khi xét nghiệm kéo dài qua nhiều đêm, việc duy trì thông tin đáng tin cậy về hô hấp càng trở nên quan trọng. Thời gian ghi dài hơn có giá trị hạn chế nếu tín hiệu hô hấp không nhất quán hoặc bị thiếu trong một số khoảng của nghiên cứu.

Đánh giá luồng khí hô hấp không chỉ bằng nasal cannula

Áp lực mũi thường được dùng để ước tính luồng khí hô hấp trong xét nghiệm giấc ngủ, nhưng tín hiệu có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như thở bằng miệng hoặc nasal cannula bị xê dịch trong khi ngủ.

Nox sử dụng một phương pháp khác để đánh giá luồng khí hô hấp thông qua volumetric respiratory inductance plethysmography (RIP).

Hai đai RIP của Nox đo sự thay đổi diện tích mặt cắt ngang của lồng ngực và bụng theo chu kỳ hô hấp. Thông qua hiệu chuẩn liên tục và xử lý tín hiệu, các phép đo này được kết hợp để ước tính sự thay đổi thể tích hô hấp, từ đó suy ra luồng khí hô hấp. Khác với các hệ thống RIP chủ yếu theo dõi chuyển động hô hấp, volumetric RIP cung cấp phép đo dựa trên cơ sở sinh lý về cả gắng sức hô hấp và thông khí.⁷

Nghiên cứu so sánh thông khí suy ra từ RIP với pneumotachography đã cho thấy sự tương đồng chặt chẽ trong đánh giá thay đổi thông khí và biên độ của biến cố hô hấp.³ Bản thân thiết kế của đai RIP cũng rất quan trọng: nghiên cứu cho thấy thiết kế đai ảnh hưởng đến độ tin cậy và chất lượng của tín hiệu hô hấp.⁴

Điều này tạo nên một khác biệt quan trọng đối với xét nghiệm nhiều đêm. Thay vì coi tín hiệu RIP là tín hiệu thứ yếu, volumetric RIP có thể cung cấp thông tin dựa trên cơ sở sinh lý về luồng khí hô hấp trong suốt quá trình ghi.

Điều gì giúp xét nghiệm nhiều đêm có thể triển khai trên quy mô lớn?

Cơ sở lâm sàng cho xét nghiệm nhiều đêm chỉ là một phần của thách thức. Mô hình vận hành cũng phải khả thi. Nếu mỗi đêm bổ sung đều đòi hỏi thiết lập thiết bị mới, khâu hậu cần mới và mức tăng tương ứng về chấm điểm thủ công, xét nghiệm nhiều đêm có thể nhanh chóng trở nên khó triển khai trên quy mô lớn.

Nox T3s có thể hỗ trợ ghi nhiều đêm, nghĩa là có thể thu thập dữ liệu bổ sung bằng cùng một nền tảng xét nghiệm giấc ngủ tại nhà mà không cần thiết lập một quy trình chẩn đoán riêng biệt.

Khi số đêm tăng lên, phân tích tự động có thể hỗ trợ quản lý khối lượng dữ liệu sinh lý bổ sung.

<< Xem chi tiết sản phẩm >>

Vai trò của phân tích có sự hỗ trợ của AI

Nox DeepResp™ là phần mềm đã được FDA Hoa Kỳ cho phép lưu hành và đạt chứng nhận CE, phân tích tín hiệu hô hấp để tự động chấm các giai đoạn ngủ, các lần thức tỉnh và các biến cố hô hấp từ bản ghi giấc ngủ tại nhà. Chuyên gia y tế vẫn chịu trách nhiệm rà soát kết quả chấm điểm và diễn giải cuối cùng.

Điều này có ý nghĩa đối với khả năng triển khai trên quy mô lớn vì lượng dữ liệu tăng theo mỗi đêm ghi bổ sung.

Nghiên cứu đã cho thấy có thể suy ra thông tin về giấc ngủ và các lần thức tỉnh từ tín hiệu respiratory inductance plethysmography (RIP) bằng học sâu.⁵ DeepResp phát triển dựa trên phương pháp này để bổ sung thông tin về giấc ngủ và thức tỉnh cho xét nghiệm giấc ngủ tại nhà Loại III, đồng thời tạo ra chỉ số ngưng thở–giảm thở (AHI) tương đương với AHI từ đa ký giấc ngủ (PSG) trong nghiên cứu thẩm định lâm sàng.⁶

Phân tích tự động có thể hỗ trợ các khảo sát giấc ngủ nhiều đêm, qua đó cung cấp cho bác sĩ thông tin sinh lý chi tiết qua nhiều đêm mà không làm tăng nhu cầu phân tích thủ công.

Từ một ảnh chụp tức thời đến góc nhìn theo thời gian

Không nên hiểu xét nghiệm nhiều đêm đơn giản là “xét nghiệm nhiều hơn”. Giá trị tiềm năng của phương pháp này nằm ở việc theo dõi sinh lý hô hấp theo thời gian.

Một đêm có thể phản ánh bức tranh đại diện cho nhiều bệnh nhân. Với những người khác, sự biến thiên giữa các đêm có nghĩa là một đêm khác có thể cho thấy điều khác biệt.

Tín hiệu hô hấp đáng tin cậy, quy trình ghi tại nhà thuận tiện cho người bệnh, đánh giá luồng khí hô hấp bằng volumetric RIP và phân tích có sự hỗ trợ của AI đều góp phần ghi nhận sự biến thiên đó.

Khi OSA không biểu hiện hoàn toàn giống nhau mỗi đêm, xét nghiệm nhiều đêm có khả năng triển khai trên quy mô lớn có thể giúp bác sĩ có được bức tranh đầy đủ hơn.

Tài liệu tham khảo

1. Punjabi, N. M., Patil, S., Crainiceanu, C., & Aurora, R. N. (2020). Sự biến thiên và phân loại sai mức độ nặng của ngưng thở khi ngủ dựa trên xét nghiệm nhiều đêm. Chest, 158(1), 365–373. https://doi.org/10.1016/j.chest.2020.01.039
2. Lechat, B., Naik, G., Reynolds, A., Aishah, A., Scott, H., Loffler, K. A., Vakulin, A., Escourrou, P., McEvoy, R. D., Adams, R. J., Catcheside, P. G., & Eckert, D. J. (2022). Tỷ lệ hiện mắc, sự biến thiên và phân loại chẩn đoán sai của chứng ngưng thở tắc nghẽn khi ngủ qua nhiều đêm. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 205(5), 563–569. https://doi.org/10.1164/rccm.202107-1761OC
3. Finnsson, E., Arnardottir, E., Montazeri, K., Keenan, B. T., Schwab, R. J., Gislason, T., Pack, A. I., Wellman, A., Islind, A. S., Ágústsson, J. S., & Sands, S. A. (2026). Respiratory inductance plethysmography để định lượng sự thay đổi thông khí trong chứng ngưng thở tắc nghẽn khi ngủ. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 73(5), 1943–1952. https://doi.org/10.1109/TBME.2025.3618403
4. Montazeri, K., Agustsson, J. S., Serwatko, M., Gislason, T., Jonsson, S., & Arnardottir, E. S. (2021). Thiết kế đai RIP ảnh hưởng đến độ tin cậy và chất lượng của tín hiệu hô hấp đo được. Sleep and Breathing, 25, 1607–1616. https://doi.org/10.1007/s11325-020-02258-7
5. Finnsson, E., Erlingsson, E., Hlynsson, H. D., Valsdóttir, V., Sigmarsdottir, T. B., Arnardóttir, E., Sands, S. A., Jónsson, S. Æ., Islind, A. S., & Ágústsson, J. S. (2025). Phát hiện các lần thức tỉnh và trạng thái ngủ từ tín hiệu respiratory inductance plethysmography (RIP). Sleep and Breathing, 29, Bài báo 155. https://doi.org/10.1007/s11325-025-03325-z
6. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ. (2025). Tóm tắt hồ sơ 510(k): DeepRESP v2.0 (K252330). Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ.
7. Bjarkason, S., Finnsson, E., Sigþórsson, S., Sigmarsdóttir, Þ., Hugosdóttir, R., Höskuldsson, S., & Ágústsson, J. S. (2026). Hướng tới đánh giá giấc ngủ dựa trên sinh lý học: Vai trò lâm sàng mới nổi của công nghệ RIP tiên tiến. Current Pulmonology Reports, 15, Bài báo 10. https://doi.org/10.1007/s13665-026-00410-w