Thuật toán của Apple Watch Series 10 xử lý dữ liệu từ các môi trường ngủ khác nhau như thế nào

Thuật toán phân giai đoạn giấc ngủ

Sử dụng dữ liệu gia tốc
- Apple Watch sử dụng gia tốc kế 3 trục để ghi lại dữ liệu chuyển động, bao gồm cả những chuyển động lớn và những chuyển động tinh tế liên quan đến kiểu thở. Dữ liệu này được xử lý 30 giây một lần để phân loại giấc ngủ thành 4 giai đoạn: Thức, Ngủ REM, Ngủ sâu và Giấc ngủ cốt lõi[1][4].

Đào tạo và xác nhận
- Để phát triển thuật toán này, Apple đã tiến hành các nghiên cứu sâu rộng sử dụng hơn 11.000 bản ghi lại giấc ngủ từ nhiều môi trường khác nhau, bao gồm cả môi trường trong phòng thí nghiệm và nhà của người dùng. Tập dữ liệu đa dạng này đảm bảo rằng thuật toán có thể diễn giải chính xác các chuyển động trong các điều kiện ngủ khác nhau[2] [4]. Hiệu suất của thuật toán được xác thực dựa trên các phương pháp đo đa ký giấc ngủ tiêu chuẩn (PSG), là tiêu chuẩn vàng để phân tích giấc ngủ[1].

Phát hiện chứng ngưng thở khi ngủ

Theo dõi rối loạn hô hấp
- Một tính năng mới trong Series 10 tập trung vào việc phát hiện ngưng thở khi ngủ, một tình trạng đặc trưng bởi sự gián đoạn nhịp thở trong khi ngủ. Đồng hồ phân tích các chuyển động của cổ tay liên quan đến rối loạn hô hấp và phân loại các rối loạn này thành cao hoặc không cao[3][4].

Thời gian thu thập dữ liệu
- Để giảm thiểu kết quả dương tính giả, đồng hồ yêu cầu người dùng đeo ít nhất 10 đêm trong thời hạn 30 ngày. Cách tiếp cận này giúp nắm bắt các mô hình nhất quán thay vì những xáo trộn ngẫu nhiên gây ra bởi các yếu tố tạm thời như bệnh tật hoặc uống rượu[2] [4].

Hệ thống thông báo
- Nếu thuật toán xác định các dấu hiệu nhất quán về khả năng ngưng thở khi ngủ, thuật toán sẽ gửi thông báo cho người dùng. Những thông báo này bao gồm một báo cáo chi tiết tóm tắt các phát hiện và khuyến nghị để thảo luận về kết quả với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe[3] [4].

Bản tóm tắt

Thuật toán của Apple Watch Series 10 tích hợp hiệu quả dữ liệu từ các môi trường ngủ khác nhau bằng cách tận dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến và thử nghiệm rộng rãi trong thế giới thực. Bằng cách tập trung vào cả phân loại giai đoạn giấc ngủ và rối loạn hô hấp, nó cung cấp cho người dùng những hiểu biết có giá trị về sức khỏe giấc ngủ của họ cũng như các vấn đề tiềm ẩn như ngưng thở khi ngủ. Cách tiếp cận toàn diện này cho phép phản hồi được cá nhân hóa có thể dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn.