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I ricercatori usano i dati degli smartwatch per stimare quanto bene le persone ritengono di aver dormito

Un modello di machine learning ha combinato le misurazioni degli smartwatch con le caratteristiche personali per distinguere le valutazioni molto positive da quelle molto negative espresse dai partecipanti sul proprio sonno. Nei dati di 4.7

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-10

Un modello per il sonno riferito dai partecipanti

I ricercatori hanno sviluppato un metodo di machine learning che usa i dati degli smartwatch e le caratteristiche personali per stimare come le persone valutano il proprio sonno. Lo studio riferisce che il modello ha distinto tra valutazioni soggettive estreme della qualità del sonno, con un’area sotto la curva ROC di 0,88.

L’approccio si concentra su un aspetto del monitoraggio del sonno che, secondo gli autori, dipende ancora dalle risposte delle persone ai questionari: quanto bene ritengono di aver dormito. I dispositivi indossabili possono monitorare continuamente le caratteristiche fisiologiche, mentre le valutazioni soggettive nello studio provenivano da questionari giornalieri compilati dai partecipanti.

Tre anni di dati

I ricercatori hanno addestrato il modello sui dati dello studio osservazionale prospettico PerMed. Il dataset comprendeva 4.794 partecipanti e includeva 759.116 questionari giornalieri compilati dai partecipanti, insieme a 1.765.264 giornate di rilevazioni degli smartwatch raccolte nell’arco di tre anni.

I dati in ingresso comprendevano quelli degli smartwatch sul sonno, l’attività fisica, la frequenza cardiaca e lo stress dedotto dalla variabilità della frequenza cardiaca. I ricercatori hanno utilizzato anche caratteristiche personali, tra cui fattori sociodemografici, tratti della personalità e attributi legati alla salute.

Lo studio è stato condotto da Omer Hausner, Eva Mishor, Maya Reiner ed Erez Shmueli, tra le cui affiliazioni indicate figura il Dipartimento di ingegneria industriale della Tel Aviv University. Shmueli è affiliato anche allo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.

Prestazioni sulle valutazioni estreme

Il valore di 0,88 riportato riguarda la distinzione tra valutazioni soggettive estreme della qualità del sonno. La sintesi in linguaggio accessibile descrive questi due estremi come notti valutate dai partecipanti molto buone o molto scarse; il risultato riportato non descrive un punteggio riferito a tutte le valutazioni possibili.

I ricercatori riferiscono inoltre che la combinazione delle misurazioni degli smartwatch con le caratteristiche personali ha dato risultati migliori rispetto all’uso di uno solo dei due tipi di informazioni. Il loro obiettivo dichiarato è una valutazione passiva e continua, anziché basata esclusivamente su questionari compilati in momenti specifici.

Una versione preliminare dello studio

Communications Medicine ha pubblicato l’articolo il 10 novembre 2026 e lo presenta come una ricerca sottoposta a revisione paritaria e accettata, condivisa in anticipo. La rivista precisa che questa versione potrebbe subire ulteriori modifiche e sarà sostituita automaticamente dalla versione finale di riferimento.

Gli autori affermano che il lavoro è stato sostenuto dalla Israel Science Foundation, attraverso il programma Israel Precision Medicine Partnership, e dall’Israel National Institute for Health Policy Research. Dichiarano che gli enti finanziatori non sono stati coinvolti nella progettazione dello studio né nella raccolta, nell’analisi o nell’interpretazione dei dati e che non vi sono conflitti di interesse.