EXACTITUDE VALIDÉE · MÉTHODOLOGIE OUVERTE
Quelle est vraiment la précision de SomniSense ?
Un seul chiffre d'exactitude arrondi masque la tâche. Nous publions séparément les résultats des segments de ronflement étiquetés de 1 seconde et des fenêtres respiratoires étiquetées de 200 secondes, ainsi que la taille et la latence du modèle sur l'appareil. Les limites d'événements en production, les indices nocturnes et les tendances personnelles n'héritent pas de ces résultats de benchmark.
WHAT SOMNISENSE ADDS
Reliez le benchmark à la sortie produit qu'il étaye — et à celle qu'il n'étaye pas.
L'écran réel de l'app SomniSense présente l'unité de preuve en production : type de candidat, heure et durée estimés par le modèle, forme d'onde marquée, audio disponible et position dans la nuit entière. Le résultat publié sur les fenêtres de 200 secondes étaye sa propre tâche de classification ; il ne valide pas indépendamment chaque limite ou durée d'événement en production, le BRI personnel ni un diagnostic.
- Candidate pause-like or shallow-breathing-like type, time, and model-estimated duration
- The marked waveform region and locally available audio for review
- Whole-night position, followed across nights in recent comparisons and structured reports
Phone audio is a limited wellness signal. Candidate regions are not clinical apnea events, AHI, oxygen measurements, airway-source findings, or a diagnosis.
Pourquoi la définition de la tâche passe en premier
La recherche actuelle est disponible sous forme de preprints ouverts et n'a pas encore achevé l'évaluation par les pairs. Chaque chiffre phare appartient à une tâche étiquetée, un jeu de données et une procédure d'évaluation précis.
Nous indiquons donc la tâche à côté de la métrique et ne transposons pas un résultat de benchmark aux limites ou durées d'événements, aux libellés du produit, aux chambres individuelles ou au diagnostic clinique. Si une future évaluation par les pairs ou une validation élargie modifie un résultat, cette page sera mise à jour.
Le problème du chiffre unique
Un unique pourcentage arrondi de « précision » reste incomplet tant qu'on ne demande pas : précis pour quoi, sur quelle population et face à quelles étiquettes de référence ? La classification des segments de ronflement, celle des fenêtres respiratoires, les limites des événements en production et l'indice d'une nuit entière sont des questions différentes, fondées sur des preuves différentes.
SomniSense décompose la précision en plusieurs chiffres, chacun lié à une question précise. Aucun benchmark ne raconte à lui seul toute l'histoire du produit.
Deux indices, une app — pourquoi les chiffres de validation sont séparés ainsi
SomniSense produit chaque nuit deux indices définis par le produit. Les benchmarks des modèles sous-jacents évaluent des tâches différentes :
- BRI (Breathing Irregularity Index) — motifs acoustiques candidats d'irrégularité respiratoire par heure de sommeil estimée. Le benchmark de production sous-jacent indique 88.49% d'exactitude et 88.06% de F1 pour la classification de fenêtres de 200 secondes, ainsi qu'une inférence de 56.4 KB / 0.064 ms sur Apple M2 Neural Engine.
- SRI (Snoring Rate Index) — événements de ronflement par heure. Le benchmark sous-jacent des événements de ronflement de 1 seconde indique 91.67% de sensibilité et 89.01% de précision.
BRI et SRI sont tous deux des indices de bien-être définis par le produit. BRI n'est pas AHI, et le benchmark de classification des fenêtres ne valide pas indépendamment chaque événement utilisé pour assembler un indice nocturne.
Ce que mesure notre recherche et ce que fait réellement BRI
Trois choses distinctes sont souvent confondues. Nous veillons à ne pas les mélanger :
- Classification des fenêtres (ce que valide Paper E). À partir d'une fenêtre étiquetée de 200 secondes d'audio au chevet, le modèle la classe comme normale ou comme apnée ou hypopnée. Benchmark de production : 88.49% d'exactitude et 88.06% de F1.
- BRI par nuit (ce que l'app indique chaque matin). L'app agrège les événements candidats en production sur toute la session :
BRI = événements candidats d'irrégularité respiratoire / heures de sommeil estimées. C'est un taux acoustique défini par le produit, pas un AHI clinique. - Diagnostic de l'OSA (Obstructive Sleep Apnea) — ce que fait un spécialiste du sommeil, pas SomniSense. C'est un diagnostic clinique fondé sur la polysomnographie, l'évaluation des symptômes diurnes et le jugement d'un médecin. BRI est une donnée ; le diagnostic de l'OSA relève du médecin.
Le début, la fin et la durée des événements, le libellé produit, le BRI nocturne et les tendances personnelles sont des sorties de production. Elles ne doivent pas être présentées comme indépendamment validées par le résultat sur les fenêtres de 200 secondes, sauf si une analyse publiée distincte évalue cette sortie exacte.
Les chiffres de benchmark que nous publions réellement
| La question | Le chiffre | Ce que cela signifie |
|---|---|---|
| Parmi les segments de ronflement étiquetés, combien le détecteur en a-t-il repérés ? | 91.67% | Sensibilité (rappel) des événements de ronflement sur des segments de 1 seconde ; moyenne sur cinq initialisations aléatoires. |
| Lorsque le détecteur signalait un segment de ronflement, à quelle fréquence avait-il raison ? | 89.01% | Précision des événements de ronflement sur des segments de 1 seconde ; moyenne sur cinq initialisations aléatoires. |
| À quelle fréquence le modèle respiratoire compressé classait-il correctement une fenêtre étiquetée ? | 88.49% | Exactitude du benchmark de production pour la classification normal contre apnée ou hypopnée sur des fenêtres de 200 secondes. |
| Dans quelle mesure les performances des fenêtres respiratoires étaient-elles équilibrées entre les classes ? | 88.06% | F1 du même benchmark de production compressé. Paper E ne publie pas de paire sensibilité/précision en production ; nous n'en déduisons donc aucune. |
Le corpus de recherche comprend 80 nuits PSG appariées auprès de 40 participants (10 en laboratoire + 70 PSG ambulatoires avec canule de débit nasal). Consultez les preprints liés pour savoir quel sous-ensemble, quelles étiquettes et quelle procédure d'évaluation s'appliquent à chaque métrique annoncée.
Cette dernière partie — « ils ne savaient pas ce que nous avions dit » — définit la « notation en aveugle ». Nous ne pouvons pas pré-entraîner nos évaluateurs sur nos propres réponses. Sinon, le test serait circulaire.
Comment nous avons testé (la méthode, simplement)
Les performances de détection ont été mesurées face à des enregistrements de référence PSG provenant de nuits en laboratoire et ambulatoires, avec des annotations audio réalisées par des techniciens du sommeil certifiés. Chaque segment audio qu’ils ont noté était évalué sans connaître la sortie de SomniSense. Cette séparation garantit l’indépendance de l’évaluation.
Plus précisément :
- Échantillon : 80 nuits appariées / 40 participants (smartphone + PSG simultanément) — 10 PSG en laboratoire + 70 PSG ambulatoires avec canule de débit nasal. Adultes avec et sans troubles respiratoires du sommeil diagnostiqués. Nous indiquons ouvertement les personnes sous-représentées (principalement les moins de 18 ans, les BMI extrêmement élevés ou faibles et certains groupes ethniques) au lieu de le cacher derrière un nombre agrégé. Je tiens à préciser qui ne fait pas partie de la cohorte, car une taille d'échantillon agrégée sans contexte peut être trompeuse.
- Support d'enregistrement : smartphone au chevet (divers modèles d'iPhone et d'Android depuis 2018), à 50–90 cm de la tête du participant.
- Vérité terrain : PSG avec canal audio synchronisé ; notation manuelle par des techniciens du sommeil formés selon l'AASM, sans accès à la sortie de SomniSense.
- Comparaisons publiées : métriques de classification propres aux segments de ronflement et aux fenêtres respiratoires. Les limites des événements en production et les indices nocturnes exigent leur propre évaluation et n'héritent pas silencieusement de ces résultats.
L'algorithme de détection des événements respiratoires repose sur des années de recherche de notre fondateur sur l'apnée du sommeil. La version qui alimente SomniSense a été réentraînée à partir de zéro et reconstruite pour SomniAI LLC afin de traiter spécifiquement l'audio des smartphones — microphone, distance et contexte acoustique différents du matériel clinique. Trois preprints complémentaires documentent la méthode en intégralité : le preprint sur les références en cascade (bootstrap multi-graines), celui sur l'architecture Coordinate-Attention 1D (réduction de 93.2% des paramètres) et celui sur la compression sur l'appareil (inférence de 0.064 ms sur Apple Neural Engine). Tous sont publiés ouvertement sur Zenodo avec des DOI citables (cs.LG, eess.AS). Pour comprendre l'articulation du système en deux étapes et voir l'ensemble des preprints, consultez le programme de recherche. Le centre technique complet — architecture approfondie, SDK et licences pour les partenaires matériels et cliniques — se trouve sur apneasense.com/research.
Des limites exposées honnêtement
Voici ce que nous ignorons encore et ce que je voudrais savoir si j'étais l'utilisateur :
- La cohorte ne représente pas tout le monde. Les performances pour une personne ou une population sous-représentée peuvent différer ; nous ne supposons pas que le résultat agrégé publié soit prudent pour une personne donnée.
- L'environnement acoustique compte. Si votre chambre possède des propriétés acoustiques inhabituelles — surfaces dures, partenaire ronflant plus fort que vous ou ventilateur soufflant directement vers le téléphone —, le modèle peut détecter moins de vos événements. L'article méthodologique décrit les conditions testées.
- Les sorties de production nécessitent une validation propre à chaque sortie. Un benchmark de fenêtres ne peut pas établir l'exactitude de chaque limite, durée, libellé, valeur BRI ou tendance affichés dans l'app.
- Non validé pour les moins de 18 ans. La cohorte ne comprenait que des adultes.
- Des preprints, pas encore évalués par les pairs. Trois preprints complémentaires sont publiés ouvertement sur Zenodo avec des DOI citables ; la publication dans une revue à comité de lecture est un processus distinct qui sera indiqué ici lorsqu'il sera achevé.
Ce que ce n'est pas
- Pas une affirmation diagnostique. Même avec ces chiffres, SomniSense n'est pas un dispositif médical et ne diagnostique pas l'apnée obstructive du sommeil (OSA). Le diagnostic de l'OSA exige une polysomnographie, l'évaluation des symptômes et le jugement d'un spécialiste du sommeil. SomniSense n'est pas validé pour les utilisateurs de moins de 18 ans.
- Pas une garantie personnelle. Vos résultats peuvent différer des moyennes de la population. Lisez l'article méthodologique pour savoir si votre situation se trouve dans ou hors de la distribution.
- Pas un substitut à une étude du sommeil. N'appliquez pas les seuils cliniques d'AHI au BRI. Les symptômes ou inquiétudes méritent une évaluation professionnelle, quelle que soit la valeur indiquée par l'app.
Vous ignorez si c'est votre problème ? Commencez par un symptôme
Si vous êtes ici pour vérifier les preuves avant de faire confiance à l'app, l'autre porte d'entrée est ce que vous ressentez réellement. Chaque page explique le schéma respiratoire derrière le symptôme et la conduite à tenir :
Si ce niveau de preuve vous satisfait
Free conserve les preuves candidates essentielles de la première nuit, 5 écoutes audio par nuit et une tendance récente sur 7 jours. Pro ajoute de la continuité, pas le droit fondamental d'examiner la première nuit. Les détails d'achat restent sur la page des tarifs.
Commencer avec Free Examiner chaque benchmark et ses limites →