已经能测夜间体征的 Apple Watch，为什么要再做一个睡眠呼吸暂停提醒 - 信息技术 - 塾饭

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2024 年 9 月，Apple Watch Series 10 发布时，苹果带来了它在健康监测领域的又一尝试。Apple Watch Series 9、Ultra 2 与 SE 3 及更新型号可以在睡眠监测中发现用户呼吸节律的异常，并提醒用户疑似出现夜间呼吸暂停，当然也包括了最新发布的 Apple Watch Series 12 和 Apple Watch Ultra 4。

2026 年 9 月 4 日，「移动睡眠呼吸暂停迹象提示软件」获得国家药监局批准，功能于 10 月 14 日在中国大陆正式上线。

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Apple Watch 为什么要发展这个功能？它和之前的睡眠监测有什么区别？

我们关注打鼾，是因为打鼾作为一种现象，其背后有可能提示了一种睡眠相关呼吸障碍——阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA, obstructive sleep apnea）。它是睡眠呼吸暂停（sleep apnea）的最常见类型。睡眠呼吸暂停的患者会在睡眠过程中反复停止和开始呼吸。如果这个暂停是因为气道被堵住了，比如太胖、生理结构长得不好、饮酒导致肌肉过度松弛等，那就是阻塞性的；如果这个暂停是因为大脑突然不再告诉呼吸肌需要运动了，那就是中枢性睡眠呼吸暂停（CSA）。

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不管哪种类型什么原因，睡眠呼吸暂停都会导致患者血氧水平突降，为了活命，大脑只能短暂叫醒一下患者，睡眠质量必然因此大幅度下降。随之而来的就是白天困倦、起床头痛，甚至继发的心脑血管疾病等一系列问题。可以说，OSA，或者说睡眠相关呼吸障碍，已经给人们的生活带来了巨大的健康威胁。

那这病能治吗？能治。单就常见的 OSA 来说，治疗方案早就成熟了。

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合理治病的前提是确诊有病。OSA 有一套相当完善的确诊方法，一个金标准，一个银标准，在上面提到的文章里我们也有详细介绍。金标准是多导睡眠监测（PSG），参数多，测得准，缺点是要在医院过夜，患者可能睡不着，而且检查价格高昂，不少潜在患者望价却步；银标准居家睡眠监测让患者可以不在医院就完成确诊，但还是要捆上包括体动仪在内的一堆设备，敏感的患者还是可能睡不着，数据也得拿回医院做二次分析。

这就导致了睡眠相关呼吸障碍患者常出现的两种状态：从未确诊，但靠他人的提醒得出了患病的结论，很有自我管理意识地用上了正压无创呼吸机；自己生活已经受到了严重影响，甚至出现了明显的并发症，却完全不知道这些毛病都是睡眠呼吸暂停所致。既难发现，又难确诊，这让睡眠呼吸暂停的确诊率和发病率长期不成比例。

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由于智能手机和消费级智能穿戴设备已经是各式各样传感器的集合体，只要有一套合理的算法，即使达不到临床级的精确度，想借它们对用户的睡眠窥知一二，并非没有可能。

举个例子，在 Apple Watch 时代之前的睡眠监测 app 基本都走了一样的路子：它们会要求你把手机放在枕头边，并把 app 留在前台。这时，应用会收集来自陀螺仪、加速度计等传感器的数据，收集用户在床上运动带来的震动，根据开发的算法判断被测人处于怎样的睡眠时相。有的应用还会在某一时间段内抽取样本记录鼾声。

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智能穿戴设备的加入让这些监测更精准，比如可以减少同床者的影响，还可以更有效地监测呼吸节律、心率等数据。一些更贴合生活的应用也随之诞生，比如根据算法推断的睡眠时相调整响铃或震动时间的智能闹钟，可以让用户更易被叫醒、更少起床气。

传感器和算法缺一不可。比如 Apple Watch 判断当前佩戴者睡眠时相的方法，就是靠内置的三轴加速度计捕获人眼难以察觉的细微运动，再把这些运动数据以每 30 秒一个周期的频率根据算法判断。这套算法的开发来自一场包括 858 名参与者、1171 夜多导睡眠监测（PSG）数据的开发试验，和额外 166 名参与者、299 夜的验证试验，最终得以让 Apple Watch 的使用者无需脑电也能获得大致的睡眠时相分布。

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这次的呼吸紊乱（breathing disturbances）数据与睡眠呼吸暂停通知功能就属于后者。Apple Watch 的方案仍然基于内置的三轴加速度计。为了寻找呼吸紊乱指标（加速度计变化）与实际的睡眠呼吸暂停之间的关系，Apple 开展了一场比之前范围更广的试验。算法开发阶段包括 2160 名参与者，共 3936 夜居家/实验室 PSG 数据；算法验证阶段包括了额外 2542 名参与者，共 7220 夜数据。受试者涵盖不同程度睡眠呼吸暂停患者与正常人。最终得出的相关性可以由这张图代表：

可以看出，加速度计的读数变化（ABC）与常规 PSG 中呼吸暂停事件发生时腹部束带动作（D）、口鼻气流量（E）两项的变化之间有规律可循。Apple Watch 最终采用的算法，就是检测符合这些规律的加速度变化并给出呼吸紊乱数据，在开始首次测量后每 30 天做一次评估，如果期间至少有 10 天有效数据，且有 50% 的数据高于正常值，就向佩戴者发送提醒，提示可能存在睡眠呼吸暂停。

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App 中采用了「呼吸紊乱」作为测量值。这并不是睡眠呼吸暂停的直接指标。在研究这一疾病时，通常有一个名为呼吸暂停低通气指数（AHI, apnea-hypopnea index）的指标，它表示每小时记录到呼吸暂停或低通气次数的平均值，通常认为 5~15 次为轻度睡眠呼吸暂停，15~30 次为中度，30 次以上为重度。这个概念中的「低通气状态」是有明确定义的，它要求单次气流降低事件超过 10 秒，且血氧出现 4% 或以上的下降。单纯由加速度变化算出的（疑似）呼吸紊乱显然达不到这一要求。在 Apple 给出的试验数据中，获得的呼吸紊乱数据对真实的 AHI 值有 91.4% 在可接受误差范围内，这个值不低，但毕竟不是 100%。

那为什么要单独开发一套算法呢？Apple Watch 不是早就有呼吸检测和血氧检测了吗？

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确实有。但很明显，Apple Watch 是没有附赠呼吸面罩的，所以 Apple Watch 的呼吸数据本就是一个间接值，它是由心率检测功能使用的 PPG 传感器计算得来的。

Apple Watch 选择的方案当然也会受到体位、夜间活动与佩戴的影响。Apple 的调整方案是尽可能降低假阳性率。在算法的临床验证研究中，算法发出的提醒对已有明确证据的中重度患者加权灵敏度（有病且收到提醒）达 66.3%，超过了预先设计的 50%；对轻度患者/正常人的加权特异性（正常且收不到提醒/轻度患病且收到提醒）达到 98.5%，也超过了预先设计的 85%。

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在报告中，Apple 强调了正常受试者的特异性达到了 100%，也就是说在共 1499 名参与者中，收到通知的受试者至少有轻度睡眠呼吸暂停。这意味着 Apple Watch 的这一功能，优先保证的是收到提醒的都该去看看，但不保证没收到提醒的就没问题。

那么，Apple Watch 开发这一功能的意义就很明显了。不像之前的房颤检测，这一功能最大的意义不在「病情监测」，而在于「发现问题」。PSG 测试麻烦、价贵的前提一时半会不会改变，也就是说，大部分潜在患者对自己的病情有觉察，还是要靠他人的提醒，以及对自己白天状态的感知。Apple Watch 的提醒，一方面可以帮独居者发现自己未经提醒的睡眠状态，另一方面，可以给明知有风险症状，却碍于各种原因没做检查、没咨询医生的潜在患者敲响警钟，在事情发展到影响其他方面健康之前亡羊补牢。

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2026 年 10 月 14 日，Apple 在中国大陆正式推出 Apple Watch 睡眠呼吸暂停迹象提示功能，文章根据相关信息更新并重推。

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