애플(Apple)은 에어팟(AirPods) 또는 오디오가 있는 웨어러블 기기를 사용하여 호흡수를 모니터링할 수 있다.
출판전논문 사이트 아르시브(arxiv.org) 애플 Machine Learning Research 섹션에 발표된 새로운 연구에 따르면 애플 연구원들은 이제 호흡 소리를 통해 호흡수(RR)를 추정할 수 있다. 연구자들은 RR의 원격 추정이 시간 경과에 따른 질병 진행 및 심폐 적합성을 추적하는 비용 효율적인 방법을 제공한다고 지적한다.
‘Borg Dyspnea Scale’에 의해 정량화된 호흡 곤란 점수는 말초 동맥 질환(PAD) 및 기타 호흡기 장애와 같은 질병의 임상 중증도를 평가하는 데 사용되며 주관적인 환자 보고 수단이다. 이러한 조건을 가진 개인은 일반적으로 증상을 인식하기 위해 의료 제공자와 접촉해야 한다.
이 작업은 건강한 성인의 신체 활동 후 얻은 짧은 오디오 세그먼트에서 RR을 추정하기 위한 모델 기반 접근 방식을 조사한다. 격렬한 운동 전, 운동 중, 운동 후에 마이크가 가능한 근거리 헤드폰을 사용하여 21명의 개인으로부터 데이터를 수집했다. RR은 청각적으로 인지된 들숨과 날숨을 세어 수동으로 분석했다.
다중 레벨 컨볼루셔널 신경망(CNN)은 무엇보다도 신호 선명도를 달성하는 데 사용됐다. 관찰된 결과는 RR이 0.76의 일치 상관 계수(CCC) 및 0.2의 평균 제곱 오차(MSE)로 추정될 수 있음을 보여준다. RR을 수동적으로 추정하기 위한 실행 가능한 신호가 될 수 있다.
이 작업은 실내 및 실외의 자연 환경 조건에서 웨어러블 마이크에서 호흡수를 추정하고, 필터뱅크 에너지에서 직접 호흡수를 추정하기 위해 모델 기반 접근 방식을 사용했다. 모델이 낮은 SNR 조건에서 높은 SNR 조건을 식별할 수 있도록 조건적 인식 다중 작업 학습을 도입했다.
차세대 AirPod는 호흡수 모니터링을 지원하기 위해 더 나은 근거리 마이크나 Apple Watch를 활용할 가능성도 있다. 이 연구에서는 어떤 특정 Apple 제품이 사용되었는지를 밝히지 않았다.
관련 내용은 13일(현지시각) myhealthyapple을 통해 알려졌다.
![[인사]과학기술정보통신부 3·4급 승진](http://scimonitors.com/wp-content/plugins/related-posts-thumbnails/img/default.png)
David is the Editor of The Science Monitor. Drawing on extensive experience as the former Public Affairs officer for the Republic of Korea (ROK) Navy, he provide in-depth analysis at the intersection of science, technology, global security, geopolitics, and maritime strategy.
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