Wrist02 -- Reliable Peripheral Oxygen Saturation Readings from Wrist-Worn Pulse Oximeters
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral blood oxygen saturation Sp02 is a vital measure in healthcare. Modern off-the-shelf wrist-worn devices, such as the Apple Watch, FitBit, and Samsung Gear, have an onboard sensor called a pulse oximeter. While pulse oximeters are capable of measuring both Sp02 and heart rate, current wrist-worn devices use them only to determine heart rate, as Sp02 measurements collected from the wrist are believed to be inaccurate. Enabling oxygen saturation monitoring on wearable devices would make these devices tremendously more useful for health monitoring and open up new avenues of research. To the best of our knowledge, we present the first study of the reliability of Sp02 sensing from the wrist. Using a custom-built wrist-worn pulse oximeter, we find that existing algorithms designed for fingertip sensing are a poor match for this setting, and can lead to over 90% of readings being inaccurate and unusable. We further show that sensor placement and skin tone have a substantial effect on the measurement error, and must be considered when designing wrist-worn Sp02 sensors and measurement algorithms. Based on our findings, we propose \codename, an alternative approach for reliable Sp02 sensing. By selectively pruning data, \codename achieves an order of magnitude reduction in error compared to existing algorithms, while still providing sufficiently frequent readings for continuous health monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».