Using apple watch ECG data for heart rate variability monitoring and stress prediction: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Stress is an increasingly prevalent mental health condition that can have serious effects on human health. The development of stress prediction tools would greatly benefit public health by allowing policy initiatives and early stress-reducing interventions. The advent of mobile health technologies including smartphones and smartwatches has made it possible to collect objective, real-time, and continuous health data. We sought to pilot the collection of heart rate variability data from the Apple Watch electrocardiograph (ECG) sensor and apply machine learning techniques to develop a stress prediction tool. Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) were used to model stress based on ECG measurements and stress questionnaire data collected from 33 study participants. Data were stratified into socio-demographic classes to further explore our prediction model. Overall, the RF model performed slightly better than SVM, with results having an accuracy within the low end of state-of-the-art. Our models showed specificity in their capacity to assess "no stress" states but were less successful at capturing "stress" states. Overall, the results presented here suggest that, with further development and refinement, Apple Watch ECG sensor data could be used to develop a stress prediction tool. A wearable device capable of continuous, real-time stress monitoring would enable individuals to respond early to changes in their mental health. Furthermore, large-scale data collection from such devices would inform public health initiatives and policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».