Ç­a­l­ı­ş­m­a­,­ ­A­p­p­l­e­ ­W­a­t­c­h­’­u­n­ ­O­r­a­k­ ­H­ü­c­r­e­ ­h­a­s­t­a­l­ı­ğ­ı­ ­n­e­d­e­n­i­y­l­e­ ­h­a­s­t­a­n­e­d­e­ ­y­a­t­a­n­ ­h­a­s­t­a­l­a­r­ı­n­ ­a­ğ­r­ı­ ­d­ü­z­e­y­l­e­r­i­n­i­ ­t­a­h­m­i­n­ ­e­d­e­b­i­l­d­i­ğ­i­n­i­ ­g­ö­s­t­e­r­i­y­o­r­

Çalışma, Apple Watch Series 3 modelini kullandı ve Temmuz ile Eylül 2021 arasında yürütüldü. Üç farklı makine öğrenimi modeli (çok terimli lojistik regresyon, gradyan artırma ve rastgele orman) kullandı ve ağrı puanlarını aşağıdakilerle tahmin ettiği için rastgele orman en iyi sonucu verdi: %84,5’lik bir doğruluk seviyesi. Araştırmacılar çalışmanın nasıl yürütüldüğünü açıkladı: “Apple Watch’tan toplanan veriler arasında kalp atış hızı, kalp atış hızı değişkenlik (hesaplanan) ve kalori. Elektronik tıbbi kayıtlardan ağrı skorları ve hayati belirtiler toplandı.”

Çalışma, doktorların Orak Hücre hastalığı olan hastaları nasıl tedavi ettiklerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Ortalama bir çalışma katılımcısı, araştırmacıların 15.683 veri noktası toplamasına olanak tanıyan Apple Watch’u 2 saat 17 dakika taktı. Raporun sonucu, “Modelin tüm ölçümlerdeki güçlü performansı, VOC’ler sırasında ağrı puanlarını tahmin etmek için invazif olmayan bir cihazdan, Apple Watch’tan toplanan verileri kullanma yeteneğini ve fizibilitesini doğrular. Bu, yeni ve uygulanabilir bir yaklaşımdır ve bir VOC’lerin tedavisinde orak hücre hastalığı olan klinisyenlere ve bireylere fayda sağlayabilecek düşük maliyetli bir yöntem.”