Le niveau d’oxygène dans le sang d’un jeune de 16 ans chute lors d’un voyage de ski, Apple Watch sauve la vie
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L’Apple Watch gagne une fois de plus les cœurs pour ses fonctionnalités « qui sauvent des vies ». Marcella Lee, présentatrice de nouvelles sur la chaîne d’information CBS 8 de San Diego, a partagé son expérience sur la façon dont l’appareil a aidé à sauver la vie de son fils lors d’un récent voyage de ski.
Lee dit que pendant le voyage, son fils de 16 ans lui a dit qu’il ne se sentait pas bien et qu’il ne pourrait pas skier. Au bout d’un moment, elle a remarqué que ses lèvres et le bout de ses doigts étaient un peu bleus, alors elle a mis son Apple Watch sur son poignet pour mesurer les niveaux de saturation en oxygène. La montre a ensuite montré que son taux d’oxygène dans le sang était de 66 %.
La famille a ensuite regardé sur Internet où elle a lu que des niveaux de saturation sanguine inférieurs à 88 % nécessitaient des soins médicaux. Ils se sont finalement rendus aux urgences locales où ils ont constaté que le niveau de saturation en oxygène du sang détecté par son Apple Watch était presque aussi précis que celui détecté par l’appareil médical – 67 %.
Lors d’autres tests, les médecins ont déclaré que les poumons de son fils étaient remplis de liquide et qu’il souffrait d’un œdème pulmonaire de haute altitude (HAPE) pouvant entraîner la mort. Selon le rapport de CBS 8, près d’un skieur sur 10 000 dans le Colorado est affecté par l’OPHA.
Récemment, une étude a conclu que les données du capteur ECG de l’Apple Watch peuvent être utilisées pour développer un outil de prédiction de stress robuste et précis. L’étude a été menée par des chercheurs de l’Université canadienne de Waterloo. L’ECG ou électrocardiogramme est un test qui enregistre la synchronisation et la force des signaux électriques qui font battre le cœur. En examinant un ECG, un médecin peut mieux comprendre votre rythme cardiaque et rechercher des irrégularités.
Le rapport indique qu’en utilisant le capteur ECG de l’Apple Watch Series 6, les chercheurs ont découvert qu’il existait une association étroite entre les données ECG, y compris la capacité d’accélération et de décélération cardiaque, et les niveaux de stress signalés par les participants au moment où les lectures ont été prises.
À l’aide de ces données, des algorithmes d’apprentissage automatique ont été développés pour créer un modèle de prédiction. Il a déclaré que même si les modèles de stress auraient un «niveau élevé de précision», mais un rappel inférieur.
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