หมวด: Apple, Apple Watch, Featured, MacThai, Newsวันที่: 28/03/2021
ตามผลการศึกษาจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดที่ได้ทำการเผยแพร่ข้อมูลเมื่อเร็วๆผ่าน MyHealthyApple ว่า Apple Watch ของ Apple นั้นมีความแม่นยำที่สูงเป็นอย่างมากในการตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นภายในร่างกาย
สามารถทดสอบประสิทธิภาพในการตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นภายในร่างกายได้โดยการใช้การทดสอบการเดิน 6 นาที (6MWT) ที่ใช้งานระบบเมตริกในการประเมินค่าความคล่องตัวในการทำงาน และความสามารถในการออกกำลังกายของผู้ป่วย คะแนนที่สูงขึ้นบ่งบอกถึง “ การทำงานของหัวใจที่มีสุขภาพดีในระบบทางเดินหายใจ , ระบบไหลเวียนโลหิต , ระบบประสาท และกล้ามเนื้อ ” ตามข้อมูลของ Apple
ผลการวิจัยนี้ถูกดำเนินการโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดที่ได้รับทุนมาจาก Apple ในการศึกษานี้ทางสแตนฟอร์ดได้จัดให้มีผู้ป่วยโรคหัวใจ และหลอดเลือดเป็นจำนวน 110 ราย ที่ใช้งาน iPhone 7 และ Apple Watch Series 3 โดยการให้ผู้ป่วยเดินที่บ้านเป็นเวลา 6 นาที
การศึกษาพบว่า Apple Watch สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นภายในร่างกายได้อย่างแม่นยำโดยมีความไวอยู่ที่ 90% และความจำเพาะที่ 85% แต่เมื่ออยู่ภายใต้การดูแลในสถานพยาบาล Apple Watch สสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นภายในร่างกายได้อย่างแม่นยำโดยมีความไวอยู่ที่ 83% และความจำเพาะที่ 60%
ในการศึกษาเชิงสังเกตระยะยาวจากข้อมูลกิจกรรมแฝงที่ได้มาจาก iPhone และ Apple Watch นั้นเป็นตัวทำนายประสิทธิภาพ 6MWT ในคลินิกได้อย่างแม่นยำ การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่าความสามารถในการตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นภายในร่างกาย และความสามารถในการทำงาน สามารถตรวจสอบ และประเมินได้จากระยะไกลในผู้ป่วยโรคหัวใจ และหลอดเลือด จะทำให้สามารถตรวจสอบผู้ป่วยได้อย่างปลอดภัย และมีความละเอียดสูงขึ้น
ในขณะที่การศึกษานี้ได้ใช้แอพที่ได้พัฒนาขึ้นเป็นพิเศษที่เรียกว่า “ VascTrac ” เพื่อรวบรวมข้อมูล 6MWT ควบคู่ไปกับข้อมูลกิจกรรมที่ได้เก็บรวบรวมแบบพาสซีฟของ Apple Watch ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา Apple ก็ได้รวมระบบเมตริกด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวใหม่ใน watchOS 7 ซึ่งรวมไปถึง 6MWT ที่มีแนวโน้มว่าข้อมูลเบื้องต้นที่ได้มาจากการศึกษานี้ จะไปสนับสนุนให้ Apple เพิ่มระบบเมตริกใน watchOS 7
ที่มา – MacRumors
runalan
ทำเพจ ” RunAlan It ” เป็นสาวก Apple ที่ชื่นชอบในผลิตภัณฑ์ต่างๆของ Apple และดีไซน์ร้าน Apple Store ในแต่ละสาขา
