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World File Search SystemHypopnea
使用深度学习
呼吸暂停和呼吸症是常见的睡眠障碍，其特征是呼吸道的完全或部分障碍物。一项睡眠研究，也称为多聚疗法（PSG），通常用于计算呼吸暂停 - hypopnea指数（AHI），一个人患有呼吸暂停或某些类型的每小时睡眠的次数。ahi用于诊断睡眠障碍的严重程度。呼吸暂停的早期检测和治疗可以显着降低发病率和死亡率。但是，连续的PSG监测是不可行的，因为它代价高昂且不舒服。为了规避这些问题，我们提出了一种名为“驱动器”的方法，以估算可穿戴设备的AHI，并协助医生诊断apneas的严重性。驱动的还可以检测到呼吸暂停，呼吸呼吸症，整个晚上都会发生觉醒时期，从而促进了医生的轻松检查。患者可以佩戴单个传感器或可以轻松在家中测量的传感器组合：腹部运动，胸腔运动或脉搏血氧饱和度。例如，仅使用两个传感器，将所有测试患者的72.4％的驱动器正确分类为四个AHI类之一，其中99.3％正确分类或将一个类别放在了True的AHI类中。这是模型的表现与患者舒适度之间的合理权衡。我们使用来自最大的公共存储库国家睡眠研究资源（NSRR）的三项睡眠研究的数据，其中包括14,370个记录。驱动是基于深度卷积神经网络和用于分类的轻级增强机器的组合。由于驱动的简单且在计算上有效，因此可以在无监督的长期家庭监控系统中自动估算AHI，从而降低医疗保健系统的成本并改善患者护理。
估算Apple Watch的呼吸障碍和睡眠呼吸暂停风险
本文介绍了睡眠呼吸暂停通知功能的开发和验证。Apple开发了Apple Watch算法，该算法使用加速度计数据来估计呼吸障碍，其中包括大量而多样化的培训集，其中包括Apple Watch同时记录的成年人和地面真相参考。这包括LAB内多症术（PSG）或家庭睡眠呼吸暂停测试（HSAT）试剂盒，这些试剂盒测量了呼吸暂停和呼吸呼吸症事件，这是呼吸暂停 - hypopopnea index（AHI）的基础。
复苏的未来
可穿戴设备可以获得多种个性化的健康数据，例如血压，血氧仪，心电图或脑电图[5]。尽管担心在医疗保健中使用可穿戴设备的安全性和依赖能力，但这些“几乎不舒服的监测系统”仍可用于检测心脏突然死亡的预警信号。使用智能手机扬声器的被动激动呼吸软件已显示出很高的准确性，可检测和侵蚀性呼吸症，中央呼吸暂停或阻塞性呼吸暂停[6]。基于机器学习的调度员对OHCA的识别表明，在一项随机临床试验中有可能超越人类识别[7]。一项移动应用程序（APP）旨在识别患有急性心脏事件风险最高的患者的前途症状，包括急性心肌梗塞或心脏猝死（SCD）。该系统可以同时提醒个人和EMS [8]。单个深度摄像头检测胸腔和腹部呼吸可以是通过使用不足监测系统在医疗设施中检测出意外紧急情况的工具[9]。该技术可用于在住宅护理环境中检测心脏骤停。
阻塞性睡眠呼吸暂停与代谢综合征之间的原始研究文章关联：相关研究Varun Manjunath 1，V Channaraya
背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），也称为睡眠障碍呼吸（SDB），是一个高度普遍的公共卫生问题，但普遍存在。它的特征是上空通道塌陷的重复发作和在睡眠期间导致的低氧血症，并且与复发的氧气饱和度和唤醒有关。OSA和MS的共存，增强了心脏代谢风险。如许多研究报道，MS患者的OSA患病率较高。材料和方法：这项前瞻性队列研究旨在评估阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）和代谢综合征（MS）之间的关联。这项研究是在三级护理医学院的神经病学系进行的，其中包括50名被诊断患有OSA的患者（呼吸呼吸症指数> 5/h和白天症状）。MS是使用国际糖尿病联合会标准定义的。身体成分，代谢参数和睡眠呼吸暂停严重程度。使用SPSS 23.0进行统计分析，其p <0.05被认为具有统计学意义。 结果：在50例研究病例中，有34名（68％）的男性和16名（32％）女性。 有M：F比为1：0.47的男性优势。 平均年龄为51 +/- 12.34岁。 在严重的OSA病例中，高血压明显更为普遍（P = 0.020）。 血脂异常与OSA的严重程度和性别显着相关，男性表现出较高的患病率（p = 0.041）。 ahi≥10与较高的Epworth嗜睡量表（ESS）得分显着相关（P = 0.001），ESS> 10与严重的OSA相关（P <0.01）。使用SPSS 23.0进行统计分析，其p <0.05被认为具有统计学意义。结果：在50例研究病例中，有34名（68％）的男性和16名（32％）女性。有M：F比为1：0.47的男性优势。平均年龄为51 +/- 12.34岁。高血压明显更为普遍（P = 0.020）。血脂异常与OSA的严重程度和性别显着相关，男性表现出较高的患病率（p = 0.041）。ahi≥10与较高的Epworth嗜睡量表（ESS）得分显着相关（P = 0.001），ESS> 10与严重的OSA相关（P <0.01）。停止分数与AHI正相关（p = 0.01），表明其在预测OSA严重程度方面的效用。结论：与一般人群相比，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的代谢综合征（MS）的发生率明显更高。需要筛查OSA患者以实现早期检测和干预，从而防止与诊断延迟有关的并发症。关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停，代谢综合征，高血压，血脂异常。
第 1 页，共 4 页 健康技术评论
WatchPAT™ONE (WP1) 设备是一种非侵入式家庭护理设备，用于疑似患有睡眠相关呼吸障碍的患者。WP1 是一种诊断辅助设备，用于检测睡眠相关呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM) 睡眠、浅睡眠、深睡眠和清醒）。WP1 可生成外周动脉张力测量（“PAT”）呼吸障碍指数（“PRDI”）、呼吸暂停-低通气指数（“PAHI”）和 PAT 睡眠分期识别（PSTAGES）。WatchPAT™ONE 胸部传感器提供打鼾水平、身体位置和中枢性呼吸暂停低通气指数（“PAHIc”）。WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置为其 PRDI/PAHI/PAHIc 提供补充信息。 WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置并非旨在用作诊断任何睡眠相关呼吸障碍、开具治疗方案或确定是否需要进行额外诊断评估的唯一或主要依据。PAHIc 适用于 17 岁及以上的患者。所有其他参数适用于 12 岁及以上的患者。WatchPAT 是一种可穿戴设备，戴在手腕上，利用基于体积描记的手指安装探头来测量 PAT™（外周动脉张力）信号。PAT™ 信号是对指尖动脉脉动体积变化的测量，反映了动脉血管舒缩活动的相对状态，从而间接反映了交感神经激活的水平。外周动脉血管收缩反映了交感神经激活，表现为 PAT™ 信号幅度的衰减。手指探头还可以测量 RED 和 IR（红外线）信号，这些信号可用于测量 SpO2 信号。在带有胸部传感器的 WatchPAT™ONE 中，集成的胸部传感器会记录打鼾、身体位置和受试者的胸部运动信号。记录的数据会传输到手机上的应用程序，然后存储在 Web 服务器上。在睡眠研究之后，记录会自动下载，并使用专有的 zzzPAT 软件在离线过程中进行分析。zzzPAT 算法使用 WatchPAT 通道来检测与睡眠相关的呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM)、浅睡眠、深睡眠和清醒）。zzzPAT 使用 WatchPAT 的打鼾和身体位置通道来生成打鼾水平和身体位置离散状态。该软件会发布综合研究报告，其中包含统计数据和图形演示