ApneaSense · Evaluación del SDK
Evaluación de un SDK de respiración: qué existe hoy
Hay un motor acústico funcionando en SomniSense, pero no un SDK descargable para compradores, una clave API pública ni un esquema fijo de integración. Define primero dispositivo, entorno y salidas. Un piloto acotado puede orientar si merece la pena extraer una interfaz por plataforma; no garantiza paquete ni fecha de entrega.
Describir el alcance de la evaluación →Disponible para examinar ahora
Los motores iOS y Android de SomniSense usan modelos, procesamiento inicial de audio y calibraciones propios. La app muestra etiquetas candidatas, tiempos y duraciones estimados, estados de calidad y contexto de onda/audio. No se presentan como un binario intercambiable.
Los preprints y repositorios de métodos son accesibles sin consulta previa. Explican el proceso de investigación; no son un kit de integración ni una distribución de pesos entrenados o grabaciones de participantes.
Define el piloto antes de la interfaz
Captura: hardware, micrófono, formato, distancia, colocación, ruido ambiental, otras personas durmiendo y límites de operación.
Salida: campos candidatos y estados de calidad que necesita tu interfaz, separados de apnea, hipopnea e IAH clínicos.
Evaluación: datos representativos con consentimiento adecuado, referencias cuando proceda, errores por tarea, latencia de extremo a extremo, memoria y consumo. Acuerda los criterios de éxito antes de interpretar resultados.
Los siguientes pasos son condicionales
Si la evidencia respalda el uso, se puede discutir interfaz mínima por plataforma, formato del artefacto, documentación, soporte y condiciones comerciales. No hay compromiso sobre estas opciones. El piloto también puede indicar que conviene cambiar o detener el uso; no existe precio público ni plazo fijo.
Del resultado del modelo a un momento que se puede revisar
SomniSense vincula un candidato con su hora y duración estimadas, onda marcada, audio cercano y posición en la noche. En un candidato de tipo pausa, se revisa el sonido antes del silencio y cuando se reanuda. El flujo demuestra cómo hacer revisable una salida acústica. Tu micrófono, entorno de ruido e interfaz aún necesitan evaluación propia.
Preguntas antes de avanzar
¿La latencia del M2 se aplica a nuestro chip?
No. La investigación mide una pasada del modelo CoreML en Apple M2, sin preprocesado ni posprocesado de audio. Mide el flujo completo en tu hardware antes de afirmar latencia o consumo del producto.
¿Quién determina la vía regulatoria?
Los requisitos dependen de función, uso previsto, mercado y afirmaciones. Necesitan evaluación específica. Llamarlo SDK o licenciarlo no los elimina automáticamente; las responsabilidades requieren otro acuerdo.