Новое исследование Apple показывает, как AirPods можно использовать для отслеживания частоты дыхания

Apple и Корнельский университет опубликовали на этой неделе новое исследование, в котором подчеркивается, как исследователи могут оценить частоту дыхания, используя звук дыхания, полученный с помощью носимых микрофонов, таких как AirPods и AirPods Pro. Этот документ был опубликован исследователями Apple и Корнельского университета в этом месяце и первым был замечен MyHealthyApple.

Apple объясняет, что частота дыхания — это клинический показатель, который используется для оценки общего состояния здоровья и физической формы. Он может измениться в зависимости от множества факторов, включая физические нагрузки и хронические острые заболевания. Традиционно пациенты должны посещать своего лечащего врача для тестов и анализа частоты дыхания, но исследование Apple и Корнельского университета направлено на поиск способа удаленной оценки этого показателя.

В своем исследовании исследователи Apple и Cornell использовали управляемую моделями технологию для оценки частоты дыхания человека с использованием коротких аудиосегментов, полученных после физических нагрузок у здоровых взрослых. Данные были собраны у 21 человека, использующего наушники ближнего поля с микрофоном до, во время и после физических упражнений.

Исследование показало, что этот звук может быть «жизнеспособным сигналом для пассивной оценки» частоты дыхания, что также делает его более экономичным способом сделать это по сравнению с традиционным здравоохранением.

ЧД вручную аннотировали путем подсчета слышимых вдохов и выдохов. Многозадачная сеть с долговременной кратковременной памятью (LSTM) со сверточными слоями была реализована для обработки энергии мел-фильтра, оценки RR в условиях изменяющегося фонового шума и прогнозирования тяжелого дыхания (более 25 вдохов в минуту). Многозадачная модель выполняет задачи как классификации, так и регрессии и использует сочетание функций потерь. Было замечено, что RR можно оценить с помощью коэффициента корреляции согласованности (CCC) 0,76 и среднеквадратичной ошибки (MSE) 0,2, демонстрируя, что звук может быть жизнеспособным сигналом для пассивной оценки RR.

Примечательно, что исследование было основано на слухах, что Apple планирует добавить новые возможности мониторинга состояния здоровья в AirPods Pro уже в следующем году. Ожидается, что в следующем году в обновлении AirPods Pro появятся новые датчики для отслеживания фитнеса на борту. Вице-президент Apple Кевин Линч также упомянул возможность использования AirPods для «сбора различных данных» для мониторинга состояния здоровья в интервью в июне.

Вы можете найти более подробную информацию и полное исследование на веб-сайте Apple Machine Learning Research прямо здесь.