ऑडियो से अधिक: Google हेडफ़ोन अब हृदय स्वास्थ्य की निगरानी करते हैं

गूगल, जो अल्फाबेट से संबद्ध है, ने हाल ही में एक नवीन तकनीक का अनावरण किया है जिसमें शोर-रद्द करने वाले हेडफ़ोन का उपयोग करके लोगों की हृदय गति की निगरानी करने की क्षमता है।

इस नवाचार को "एपीजी: हियरेबल्स में कार्डियक मॉनिटरिंग के लिए ऑडियोप्लेथिस्मोग्राफी" कहा जाता है।

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यह बाज़ार में उपलब्ध सभी शोर-रद्द करने वाले इन-ईयर हेडफ़ोन के साथ संगत है। बाजार, हृदय गति और आपकी दोनों को मापने के लिए अतिरिक्त सेंसर की आवश्यकता को समाप्त करता है परिवर्तनशीलता.

यह सिस्टम कैसे काम करता है?

यह प्रणाली एक ध्वनिक सेंसर पर आधारित है जो हेडफ़ोन के स्पीकर के माध्यम से कम तीव्रता वाले अल्ट्रासाउंड का उपयोग करती है।

उत्सर्जित अल्ट्रासोनिक तरंगों को डिवाइस के माइक्रोफ़ोन द्वारा वापस लौटते ही पकड़ लिया जाता है, और परिणामी प्रतिध्वनि का उपयोग हृदय गति की पहचान करने के लिए किया जाता है।

Google शोधकर्ताओं ने अल्ट्रासाउंड गूँज का विश्लेषण करने और उसे सटीक हृदय रीडिंग में परिवर्तित करने के लिए एक गणितीय मॉडल विकसित किया है।

इस तकनीक की एक उल्लेखनीय विशेषता इसकी तब भी कार्य करने की क्षमता है जब उपयोगकर्ता अपने डिवाइस पर संगीत सुन रहे हों। हेडफोन और गति में, जैसे दौड़ते समय।

Google यह भी बताता है कि एपीजी कई कारकों के अनुकूल हो सकता है, जैसे त्वचा की टोन में भिन्नता, कान की खराब सीलिंग और कान नहर का आकार।

इसके अलावा, विश्लेषण पद्धति का हेडफ़ोन की बैटरी जीवन पर न्यूनतम प्रभाव पड़ता है। एपीजी की सटीकता और प्रभावशीलता को सत्यापित करने के लिए, Google ने आठ महीनों तक क्षेत्रीय अनुसंधान किया, जिसमें 153 स्वयंसेवक शामिल थे।

परिणामों से उच्च स्तर की सटीकता का पता चला, जिसमें हृदय गति को मापते समय 3.21% की औसत त्रुटि और हृदय गति परिवर्तनशीलता को मापते समय 2.70% की औसत त्रुटि सामने आई।

स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों, उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) विशेषज्ञों और कानूनी टीम सहित Google टीम द्वारा प्रौद्योगिकी की आंतरिक समीक्षा और सत्यापन किया गया।

शोधकर्ताओं ने एपीजी को उच्च तीव्रता वाली गतिविधियों में अधिक कठोर परीक्षण के अधीन करने की योजना बनाई है, जैसे गहन पैदल चलना, भारोत्तोलन, मुक्केबाजी और उच्च तीव्रता अंतराल प्रशिक्षण (HIIT).

अंततः, इस तकनीक से एपीजी द्वारा उपयोग की जाने वाली तरंग दैर्ध्य में निहित बारीकियों का लाभ उठाते हुए, उपयोगकर्ता स्वास्थ्य डेटा के संग्रह में क्रांतिकारी बदलाव आने की उम्मीद है।

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