Apple Watch Series 10 izmanto sarežģītu algoritmu, lai apstrādātu datus no dažādām miega vidēm, īpaši koncentrējoties uz miega apnojas noteikšanu un miega stadiju analīzi. Tālāk ir sniegts pārskats par to, kā tas darbojas:
Miega stadijas algoritms
Akselerometra datu izmantošana
- Apple Watch izmanto 3 asu akselerometru, lai uztvertu kustības datus, kas ietver gan lielas kustības, gan smalkas kustības, kas saistītas ar elpošanas modeļiem. Šie dati tiek apstrādāti ik pēc 30 sekundēm, lai klasificētu miegu četros posmos: Nomoda, REM miegs, Dziļais miegs un Pamatmiegs[1][4].
Apmācība un apstiprināšana
- Lai izstrādātu šo algoritmu, Apple veica plašus pētījumus, izmantojot vairāk nekā 11 000 nakšu miega ierakstus no dažādām vidēm, tostarp laboratorijas iestatījumiem un lietotāju mājām. Šī daudzveidīgā datu kopa nodrošina, ka algoritms var precīzi interpretēt kustības dažādos miega apstākļos[2][4]. Algoritma veiktspēja ir apstiprināta ar standarta polisomnogrāfijas (PSG) metodēm, kas ir miega analīzes zelta standarts[1].
Miega apnojas noteikšana
Elpošanas traucējumu uzraudzība
- 10. sērijas jauna funkcija ir vērsta uz miega apnojas noteikšanu — stāvokli, kam raksturīgi elpošanas traucējumi miega laikā. Pulkstenis analizē plaukstas kustības, kas saistītas ar elpošanas traucējumiem, un klasificē šos traucējumus kā paaugstinātus vai nepaaugstinātus[3][4].
Datu vākšanas periods
- Lai samazinātu viltus pozitīvu rezultātu skaitu, pulkstenim ir jāvalkā vismaz 10 naktis 30 dienu laikā. Šī pieeja palīdz uztvert konsekventus modeļus, nevis nejaušus traucējumus, ko izraisa īslaicīgi faktori, piemēram, slimība vai alkohola lietošana[2][4].
Paziņojumu sistēma
- Ja algoritms identificē konsekventas iespējamās miega apnojas pazīmes, tas nosūta lietotājam paziņojumus. Šajos paziņojumos ir iekļauts detalizēts ziņojums, kurā apkopoti konstatējumi un ieteikumi, lai apspriestu rezultātus ar veselības aprūpes sniedzējiem[3][4].
Kopsavilkums
Apple Watch Series 10 algoritms efektīvi integrē datus no dažādām miega vidēm, izmantojot uzlabotas mašīnmācīšanās metodes un plašu reālās pasaules testēšanu. Koncentrējoties uz miega stadiju klasifikāciju un elpošanas traucējumiem, tas sniedz lietotājiem vērtīgu ieskatu par viņu miega veselību un iespējamām problēmām, piemēram, miega apnoja. Šī visaptverošā pieeja nodrošina personalizētu atgriezenisko saiti, kas var radīt labākus rezultātus veselības jomā.
Citāts:[1] https://www.apple.com/healthcare/docs/site/Estimating_Sleep_Stages_from_Apple_Watch_Sept_2023.pdf
[2] https://www.cnet.com/tech/mobile/inside-the-apple-watch-series-10s-new-sleep-apnea-detection-feature/
[3] https://www.mobihealthnews.com/news/apple-unveils-watch-series-10-sleep-apnea-feature-and-airpods-pro-2-hearing-aid-capabilities
[4] https://www.apple.com/ne/newsroom/2024/09/introducing-apple-watch-series-10/
[5] https://www.apple.com/ml/newsroom/2024/09/watchos-11-is-available-today/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=niLuR68YleI
[7] https://www.apple.com/newsroom/2024/09/apple-introduces-groundbreaking-health-features/
[8] https://www.apple.com/health/pdf/sleep-apnea/Sleep_Apnea_Notifications_on_Apple_Watch_September_2024.pdf