Apple Watch 顯示呼吸擾動偏高，我還能查看什麼？

值得繼續了解的讀數

昨晚，我戴著Apple Watch，也在床邊用手機執行SomniSense。這裡展示的兩份手機報告，iPhone 14的呼吸異常指數（BRI）為22.1，Pixel 7為20.7。

不同方式得到的讀數處於相近的數值範圍，讓我對正在做的事情更有信心。這是我實際使用中的一個夜晚。Apple的呼吸擾動值與SomniSense的BRI，各自有不同的定義、記錄時段與計算依據。

如果你也曾在手錶上看到偏高提示，可能會想：它發生在什麼時候？分散在整晚，還是集中在某幾段？當時的呼吸聲是什麼樣的？

我保存的兩張Apple健康畫面顯示了級別、數值、記錄時段與跨夜視圖。這兩頁沒有列出當晚各個時刻的位置，也沒有可以打開的聲音記錄。這些就是我想繼續了解的細節。

從一個數字，走到具體時刻

在SomniSense裡，Pixel報告把150個呼吸異常標記放回23:12至07:06的整夜記錄中；iPhone報告則顯示162個標記。摘要之下，還有繼續查看的入口。

例如，Pixel在00:12:48的分鐘畫面顯示了聲音波形與標記區間。詳情列出一個模型標記的淺呼吸候選片段：00:12:42至00:13:11，估計29秒，並說明這段區間跨過分鐘邊界。

當音訊仍可用時，使用者可以透過播放控制項，回聽標記區間前後的聲音。

這正是我希望App讓人更容易查看的細節。對整晚的疑問，變成了一個時間、一段能夠回看的記錄。再次記錄後，就能觀察相似的標記是否重複，不必記住幾小時的聲音，也不必只靠早晨的感覺猜測。

手機為什麼能做到？

SomniSense背後的呼吸音訊研究，使用了與多導睡眠檢查（PSG）標註配對的音訊樣本進行訓練。我們的研究預印本涵蓋40位參與者、80人夜，包括2,953個配對的200秒音訊視窗。

我們也將一維Coordinate Attention用於融合全域與局部音訊特徵，同時保留模式在時間上的位置資訊。這項研究基礎對我很重要：目標是把整夜聲音轉為值得核對的模式，再讓使用者能在產品中輕鬆找到周圍的證據。

你可以在研究頁面與證據頁面查看方法與評估。研究評估的是音訊分類任務；這次個人記錄提供了另一種觀察。兩者都不會讓手機標記成為臨床診斷。

今晚，就有一個具體的開始

如果你已經戴手錶，SomniSense能增加一份可查看、並在音訊可用時回聽的聲音記錄。如果沒有穿戴裝置，也可以從自己已有的相容手機開始。

這就是我想分享這個夜晚的原因：讓「我睡著後發生了什麼？」有一條能繼續追下去的路。今晚把手機放在床邊，明早看看報告裡有沒有想進一步了解的時刻。如果想知道什麼會重複，就繼續記錄。

本文為創始人實際使用SomniSense的記錄，並非獨立顧客評論。手機候選片段尚未與Apple Watch逐事件對齊。SomniSense分析聲音並標記可能的呼吸異常跡象；臨床問題應諮詢合格醫療專業人員。