Hoe gaat het algoritme van de Apple Watch Series 10 om met gegevens uit verschillende slaapomgevingen

Slaapstadiëringsalgoritme

Versnellingsmetergegevensgebruik
- De Apple Watch maakt gebruik van een versnellingsmeter met 3 assen om bewegingsgegevens vast te leggen, waaronder zowel grote bewegingen als subtiele bewegingen die verband houden met ademhalingspatronen. Deze gegevens worden elke 30 seconden verwerkt om de slaap in vier fasen in te delen: Wakker, REM-slaap, Diepe slaap en Kernslaap[1][4].

Training en validatie
- Om dit algoritme te ontwikkelen heeft Apple uitgebreide onderzoeken uitgevoerd met behulp van meer dan 11.000 nachten aan slaapopnames uit verschillende omgevingen, waaronder laboratoriumomgevingen en de huizen van gebruikers. Deze diverse dataset zorgt ervoor dat het algoritme bewegingen onder verschillende slaapomstandigheden nauwkeurig kan interpreteren[2][4]. De prestaties van het algoritme zijn gevalideerd aan de hand van standaard polysomnografiemethoden (PSG), de gouden standaard voor slaapanalyse[1].

Slaapapneu-detectie

Monitoring van ademhalingsstoornissen
- Een nieuwe functie in de Series 10 richt zich op het detecteren van slaapapneu, een aandoening die wordt gekenmerkt door onderbrekingen in de ademhaling tijdens de slaap. Het horloge analyseert polsbewegingen die verband houden met ademhalingsstoornissen en classificeert deze stoornissen als verhoogd of niet verhoogd[3][4].

Gegevensverzamelingsperiode
- Om valse positieven te minimaliseren, moeten gebruikers het horloge minimaal 10 nachten binnen een periode van 30 dagen dragen. Deze aanpak helpt consistente patronen vast te leggen in plaats van incidentele verstoringen veroorzaakt door tijdelijke factoren zoals ziekte of alcoholgebruik[2][4].

Meldingssysteem
- Als het algoritme consistente tekenen van mogelijke slaapapneu identificeert, stuurt het meldingen naar de gebruiker. Deze meldingen omvatten een gedetailleerd rapport met een samenvatting van de bevindingen en aanbevelingen voor het bespreken van de resultaten met zorgverleners[3][4].

Samenvatting

Het algoritme van de Apple Watch Series 10 integreert op effectieve wijze gegevens uit verschillende slaapomgevingen door gebruik te maken van geavanceerde machine learning-technieken en uitgebreide tests in de praktijk. Door zich te concentreren op zowel slaapfaseclassificatie als ademhalingsstoornissen, biedt het gebruikers waardevolle inzichten in hun slaapgezondheid en mogelijke problemen zoals slaapapneu. Deze alomvattende aanpak maakt gepersonaliseerde feedback mogelijk die tot betere gezondheidsresultaten kan leiden.