ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਹਤ ਦੀ ਪੂਰਵਗਾਮੀ ਰੱਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਸਮਾਰਟ ਵਾਚ ਸਿਹਤ: ਜਲਦੀ ਜੋਖਮ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੇਖਾ ਬਣਾਉਣਾ

AI ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਰੀਰਕ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੂਖਮ ਵਿਚਲਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕੇ

ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਸਾਡੇ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੀਵ-ਮਾਪਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾ ਕੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਵਿਵਿਧਤਾ (HRV), ਰਾਤ ਨੂੰ ਸੌਣ ਦਾ ਢੰਗ, ਅਤੇ ਕਈ ਹਫਤਿਆਂ ਜਾਂ ਵੀ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਿਲਣ-ਡੁਲਣ ਦੇ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦ ਸਮਾਰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੀ ਆਮ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ—ਬਜਾਏ ਇਸ ਦੇ ਕਿ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, FDA ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਤਕਨੀਕ ਅਸਲੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਾਪਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਹੀ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਕਿਸੇ ਦੀ HRV ਰਾਤ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਲਗਭਗ 12% ਘਟ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਅਜੀਬ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੇ ਢੰਗ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਚਿਹਨਿਤ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਣਾਵਸ਼ਯਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਅਸਾਮਾਨਯ ਪੜਤਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ: AFib ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ

ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਲਗਾਤਾਰ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਇਹ ਡਿਵਾਈਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਟੂਲਜ਼ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦਿਲ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਐਟਰੀਅਲ ਫਾਈਬ੍ਰਿਲੇਸ਼ਨ (AFib) ਲਈ ਲਓ। 40 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 25% ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜਾਣਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਗੰਭੀਰ ਘਟਨਾ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟ੍ਰੋਕ—ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਚੰਗੀ ਖਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਈਸੀਜੀ (ECG) ਕਾਬਲੀਅਤ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ AFib ਨੂੰ ਲਗਭਗ 97% ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਰਕਤ-ਪਤਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਦੋ-ਤਿਹਾਈ ਘਟੋਤਰੀ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਨਿਯਮਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕਲਾਈ 'ਤੇ ਹੀ ਆਪਣੀ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਮਿਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜੋ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗੇ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਉਹ ਹੁਣ ਪਹਿਨਣ ਯੋਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਉਪਲੱਬਧ ਹੈ।

ਲਗਾਤਾਰ ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ: ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਸਿਹਤ ਦਾ ਮੁੱਖ ਅੰਗ

ਈਸੀਜੀ, ਸਪੋ2, ਨੀਂਦ ਦੇ ਪੜਾਅ, ਅਤੇ ਐਚਆਰਵੀ: ਡੇਟਾ ਫਿਊਜ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਸਕ੍ਰਿਆਤਮਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਅੱਜ-ਕੱਲ੍ਹ ਦੀਆਂ ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਵਿੱਚ ਈਸੀਜੀ ਪੜਤਾਲ, ਖੂਨ ਵਿੱਚ ਆਕਸੀਜਨ ਦੇ ਪੱਧਰ (ਸਪੋ2), ਨੀਂਦ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਵਿਵਿਧਤਾ (ਐਚਆਰਵੀ) ਦੇ ਮਾਪ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਸਾਰੀਆਂ ਮਿਲ ਕੇ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕ੍ਰਿਤਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਤੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਰਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਐਚਆਰਵੀ ਘਟਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਈਐਮ ਨੀਂਦ ਵਿੱਚ ਖਲਲ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ ਮੈਟਾਬੋਲਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕੋਈ ਲੱਛਣ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਦੋ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਤੱਕ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ.ਏ.ਐਮ.ਏ. ਕਾਰਡੀਓਲੌਜੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਪਦ੍ਧਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਟਰੀਅਲ ਫਿਬ੍ਰਿਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਪਦ੍ਧਤੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ 34 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਈਸੀਜੀ ਜਾਂਚਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੱਛਣਾਂ ਬਾਰੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪਹਿਨਣ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀਤਾ, ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਜੀਵਨ ਕਾਲ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਹਾਇਕ

ਕਲੀਨੀਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕੱਠਾ ਆਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਟੀਕਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਫੈਂਸੀ ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ 95% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਲਾਈਫ਼ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ। ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 72 ਘੰਟੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਨਾਂ ਰੀਚਾਰਜ ਕੀਤੇ ਚਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਰਿਦਮਾਂ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗੜਬੜ ਨਾ ਪੈ ਜਾਵੇ। ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਈ ਅਸਹਿ ਜਾਂ ਤ੍ਵਚਾ ਨੂੰ ਚੁਭਣ ਵਾਲਾ ਉਪਕਰਣ ਪਹਿਨਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਤ੍ਵਚਾ ਨਾਲ ਛੂਹਣ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਣ, ਅਤੇ ਐਲਰਜੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੋਕ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ 24 ਘੰਟੇ ਲਗਾਤਾਰ ਪਹਿਨਣ ਲਈ 89% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀਤਾ (ਕੰਪਲਾਇੰਸ) ਬਣਾਏ ਰੱਖ ਸਕਣ। 2024 ਵਿੱਚ IEEE ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਜ਼ ਆਨ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਏ ਹਾਲੀਆ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਘਟਕ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਕੋਈ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਹਨਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਈ ਐਸੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਨਿਬੂੜ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਜਿਸ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹਫਤਿਆਂ ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲੱਗਦੇ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਲਰਟ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਤੱਕ: ਸਮਾਰਟ ਵਾਚ ਦੀਆਂ ਸਿਹਤ ਅਲਰਟਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨੀਕਲ ਰੋਕਥਾਮ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਅੰਤਰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ

ਓਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਐਮ.ਐਲ. ਮਾਡਲ ਜੋ ਰਾਤ ਦੇ ਐਚ.ਆਰ.ਵੀ. (HRV) ਅਤੇ ਨੀਂਦ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੀ-ਡਾਇਬਿਟਿਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ

ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਹਾਰਟ ਰੇਟ ਵੈਰੀਐਬਿਲਿਟੀ (ਐਚਆਰਵੀ) ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੌਣ ਦੇ ਪੜਾਅ ਕਿੰਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹਨ, ਜੋ ਮੈਟਾਬੋਲਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਲਗਾਤਾਰ ਐਚਆਰਵੀ ਅਸਥਿਰਤਾ (ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਉੱਚ ਆਵ੃ਤੀ ਸ਼ਕਤੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਮਨ ਆਵ੃ਤੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ) ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ REM ਸੌਣ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਦਿਕਤਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਸੌਣ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇਨਸੁਲਿਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੀ-ਡਾਇਬੀਟੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਭੇਜੇਗਾ। ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖੁਦ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਬਣਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਹ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀ ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਵਿਆਇਆਮ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਕੇ ਅੱਧੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ HbA1c ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 0.7 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।

ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ: FDA-ਮਨਜ਼ੂਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਬਨਾਮ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗ੍ਰੇਡ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚ ਸਿਹਤ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ

ਸਮਾਰਟ ਘੜੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਬੰਧੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਜਾਰੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਐਫ.ਡੀ.ਏ. (FDA) ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਘੜੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕਾਰਡੀਓਵੈਸਕੁਲਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਖੋਜ ਅਨੁਸਾਰ, ਐ.ਐਫ.ਆਈ.ਬੀ. (AFib) ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਦਰ ਲਗਭਗ 94% ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਦਰ ਸਿਰਫ਼ 78% ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਘੜੀਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ (specificity) ਦੀ ਦਰ ਵੀ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਜਾਂ ਚਮੜੀ ਦਾ ਰੰਗ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਡਿਵਾਈਸ ਕਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੇਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਗਭਗ 62% ਘੱਟ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਫਰਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ FDA ਮਨਜ਼ੂਰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਰੋਕਥਾਮ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਦੂਜੀਆਂ ਘੜੀਆਂ ਦੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਪ੍ਰੀਖਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਣ ਲੱਗੇ ਹਾਂ ਕਿ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕੇਅਰ (Medicare) ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡਿਵਾਈਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੋਕਣ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਿਆਪਕ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?

ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਵਿਵਿਧਤਾ, ਨੀਂਦ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਿਲਜੁਲ ਵਰਗੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੀ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਅਟਰੀਅਲ ਫਿਬ੍ਰਿਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?

ਹਾਂ, ਈਸੀਜੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਲਗਭਗ 97% ਸਹੀਤਾ ਨਾਲ ਅਟਰੀਅਲ ਫਿਬ੍ਰਿਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਲੀਨੀਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਲਈ ਵਿਵਹਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਕੀ ਹਨ?

ਕਲੀਨੀਕਲ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੋਣ ਲਈ, ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਆਪਟੀਕਲ ਸੈਂਸਰ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 72 ਘੰਟੇ ਦੀ ਬੈਟਰੀ ਲਾਈਫ਼ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਪਹਿਨਣ ਲਈ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਪ੍ਰੀ-ਡਾਇਬਿਟਿਕ ਜੋਖ਼ਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?

ਰਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਵਿਵਿਧਤਾ ਅਤੇ ਨੀਂਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਮਾਰਟ ਵਾਚਾਂ ਉਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਡਾਇਬਿਟਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹੋਣ।

ਐਫਡੀਏ-ਕਲੀਅਰਡ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗ੍ਰੇਡ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚ ਅਲਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?

ਐਫਡੀਏ-ਕਲੀਅਰਡ ਸਮਾਰਟ ਵਾਚ ਅਲਰਟ ਵੱਧ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗ੍ਰੇਡ ਅਲਰਟਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।