意锐瑟科技公司

描述了一种具有睡眠和活动相关性的心脏监测系统。在一个或多个实施方式中，获取由可穿戴监测设备在观察时段期间生成的用户的测量值，测量值包括加速度计数据和电位测量值。基于加速度计数据检测睡眠时段和清醒时段。基于检测到的睡眠时段期间的加速度计数据生成睡眠阶段分类和活动水平分类。使用机器学习模型处理电位测量值，机器学习模型经过训练以使电位测量值中的模式与心律分类相关联。可以基于睡眠阶段分类和活动水平分类以及同时期的心律分类生成并输出心律失常相关性。心律失常相关性可以描述检测到的心律失常与睡眠阶段分类中的特定睡眠阶段之间的时间关系，并且可以在健康报告中输出。

描述了使用心电图和机器学习进行睡眠呼吸暂停预测。在一个或多个实施方式中，可穿戴监测设备在持续多日的观察时段期间生成用户的心脏的电位测量值。通过将电位测量值作为输入提供给一个或多个机器学习模型，对用户的睡眠呼吸暂停分类进行预测。基于用户群体的历史电位测量值和历史结果数据对一个或多个机器学习模型进行训练，以将电位测量值中的模式与睡眠呼吸暂停分类相关联。随后，可以输出睡眠呼吸暂停分类，例如经由用户界面在健康报告中输出为计算设备上的通知等。