Как алгоритм Apple Watch Series 10 обрабатывает данные из разных сред сна

Алгоритм перехода в режим сна

Использование данных акселерометра
- В Apple Watch используется 3-осевой акселерометр для сбора данных о движении, включая как крупные, так и едва заметные движения, связанные с дыханием. Эти данные обрабатываются каждые 30 секунд, чтобы разделить сон на четыре стадии: Пробуждение, быстрый сон, глубокий сон и основной сон[1][4].

Обучение и проверка
- Для разработки этого алгоритма компания Apple провела обширные исследования, используя более 11 000 записей сна в различных условиях, включая лабораторные условия и дома пользователей. Этот разнообразный набор данных гарантирует, что алгоритм может точно интерпретировать движения в различных условиях сна[2][4]. Работоспособность алгоритма проверена на соответствие стандартным методам полисомнографии (ПСГ), которые являются золотым стандартом анализа сна[1].

Обнаружение апноэ во сне

Мониторинг нарушений дыхания
- Новая функция Series 10 направлена ​​на обнаружение апноэ во сне, состояния, характеризующегося перебоями дыхания во время сна. Часы анализируют движения запястья, связанные с нарушениями дыхания, и классифицируют эти нарушения как повышенные или неповышенные[3][4].

Период сбора данных
– Чтобы свести к минимуму ложные срабатывания, пользователи должны носить часы не менее 10 ночей в течение 30-дневного периода. Этот подход помогает выявить последовательные закономерности, а не случайные нарушения, вызванные временными факторами, такими как болезнь или употребление алкоголя[2][4].

Система уведомлений
- Если алгоритм выявляет устойчивые признаки потенциального апноэ во сне, он отправляет пользователю уведомления. Эти уведомления включают подробный отчет, обобщающий выводы и рекомендации по обсуждению результатов с медицинскими работниками[3][4].

Краткое содержание

Алгоритм Apple Watch Series 10 эффективно объединяет данные из различных сред сна, используя передовые методы машинного обучения и обширные испытания в реальных условиях. Сосредоточив внимание как на классификации стадий сна, так и на нарушениях дыхания, он предоставляет пользователям ценную информацию о здоровье их сна и потенциальных проблемах, таких как апноэ во сне. Такой комплексный подход позволяет получать персонализированную обратную связь, которая может привести к улучшению результатов в отношении здоровья.