Ob mit der Fitnessuhr, einer App oder sogar einem Brustgurt - es gibt mittlerweile viele Möglichkeiten, zu Hause auf eigene Faust seinen Schlaf zu tracken und analysieren zu lassen. Aber wie aussagekräftig sind die Ergebnisse wirklich?
Tracking-Devices versprechen, den Schlaf genau aufzuschlüsseln in die verschiedenen Schlafstadien, anzuzeigen, ob der Schlaf erholsam war - und geben teils auch Tipps, den eigenen Schlaf zu optimieren.
Das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Magna geht davon aus, dass der Sleep-Tech-Markt in Deutschland, Österreich und der Schweiz bis 2028 um 15 Prozent wächst. Es ist also gut möglich, dass noch viele weitere Produkte in den nächsten Jahren entwickelt werden und zum Verkauf stehen.
Geräte funktionieren auf Basis von Daten und KI
Die unterschiedlichen Geräte funktionieren auch heute schon nach einem ähnlichen Prinzip: Eine Künstliche Intelligenz (KI) versucht, den Schlaf anhand der Daten zu analysieren, die das Gerät messen kann. Zunächst wird die KI dafür trainiert - und zwar mit echten Daten von Probandinnen und Probanden aus dem Schlaflabor.
Im Schlaflabor lassen sich die Schlafstadien anhand der Hirnwellen erkennen. Eine Fitnessuhr kann diese aber nicht messen. Daher wird beispielsweise geschaut, wie das Herz sich verhält, wenn wir zum Beispiel im REM-Schlaf sind. Und das Ziel der KI ist es, am Ende nur anhand der Herzdaten den REM-Schlaf zu erkennen.
Mit diese Daten aus dem Labor und der Messung der Herzrate füttert man das Computerprogramm. "Dann nimmt man die Gehirndaten und die Schlafstadiendaten weg und schiebt nur noch Herzratendaten rein und sagt: Und? Welches Schlafstadium ist es jetzt?", erklärt die Schlafforscherin Dr. Christine Blume.
Viele Tracking-Devices wie zum Beispiel Fitnessuhren oder Brustgurte mit App sind relativ genau. Christine Blume sieht das Thema Schlaf-Tracking jedoch geteilt:
"Einerseits finde ich die Devices gut, weil sie natürlich so ein Augenmerk auf den Schlaf als etwas Wichtiges lenken. Aber andererseits ist die Frage: Erfüllen sie die Hoffnung, den Schlaf zu verbessern? Wahrscheinlich eher nicht."
Objektive Daten können zwar beruhigend sein für alle, die Schlafprobleme haben. Denn, wenn sie in den Daten sehen, dass der Schlaf eigentlich gut ist, dann kann es dazu führen, dass sie sich weniger Sorgen machen und dadurch dann auch das subjektive Empfinden besser wird.
Negative Auswirkungen der Schlaf-Tracking-Geräte
Aber andererseits kann das Device auch Stress auslösen, vermutet die Schlafforscherin. Zum Beispiel, wenn das Tracking-Gerät angibt, der Schlaf sei schlecht gewesen und man könne sich deshalb am Tag darauf nicht gut konzentrieren. Dann kann das funktionieren wie eine selbsterfüllende Prophezeiung, vermutet Christine. In Studien ist das bisher nicht belegt, aber die Schlafforscherin befürchtet, man könne durch das Tracking vergessen, auf das eigene Gefühl zu hören. Und das ist in Sachen Schlaf wirklich wichtig.
"Der Zusammenhang zwischen dem subjektiven Gefühl und der objektiven Messung ist erstaunlich gering. Bei Ein- und oder Durchschlafstörungen ist es sogar ein Symptom, dass man den eigenen Schlaf unterschätzt."
In der Therapie wird dann vor allem daran gearbeitet, den Schlaf als erholsam zu empfinden. Für Betroffene ist es nämlich sehr wichtig, sich mit dem eigenen Schlaf wohlzufühlen. Eine objektive Messung ändert daran nicht immer etwas.
Dr. Christine Blume und Wissenschaftsjournalistin Ilka Knigge haben für diese Folge Über Schlafen verschiedene Tracking-Devices getestet. Sie stellen die verschiedenen Messarten vor und sprechen darüber, welche Vor- und Nachteile es haben kann, den eigenen Schlaf mithilfe der Geräte zu beobachten.
Wir freuen uns über euer Feedback und Themenvorschläge an ueberschlafen@deutschlandfunknova.de.
- Lee & Finkelstein (2015). Consumer Sleep Tracking Devices: A Critical Review. Studies in Health Technology and Informatics.
- Ameen MS, Cheung LM, Hauser T, Hahn MA, Schabus M. About the Accuracy and Problems of Consumer Devices in the Assessment of Sleep. Sensors. 2019; 19(19):4160.
- Chinoy ED, Cuellar JA, Huwa KE, Jameson JT, Watson CH, Bessman SC, Hirsch DA, Cooper AD, Drummond SPA, Markwald RR (2021). Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography. Sleep.
- Topalidis P, Heib DPJ, Baron S, Eigl E-S, Hinterberger A, Schabus M. The Virtual Sleep Lab—A Novel Method for Accurate Four-Class Sleep Staging Using Heart-Rate Variability from Low-Cost Wearables (2023). Sensors.
- Baron, K. G., Abbott, S., Jao, N., Manalo, N. & Mullen, R. (2017). Orthosomnia: Are Some Patients Taking the Quantified Self Too Far? Journal of Clinical Sleep Medicine.