Bilim / Özet / Akustik horlama

Evdeki telefon kaydı horlamayı ne kadar doğru sayabiliyor?

Tek çalışma · algoritma doğrulama ■■□□ kanıt düşük: tek merkez, testte 55 kişi ve tek telefon modeli

Kimlerle: Kore'de tek bir üniversite hastanesinde Ocak 2019 ile Şubat 2023 arasında 214 kişi. 105'i hastanede (telefon: LG G3), 109'u evde (telefon: iPhone 11) kaydedildi; telefon her iki ortamda da kişiden 1 metre uzağa kondu. Test grubundaki 55 kişinin yaş ortalaması 46, ortalama AHİ'si saatte 13,2 idi; 35'inin AHİ'si 15'in altındaydı.
Ne yaptılar: Her kişiden, uyku ölçümünde uyku olarak işaretlenmiş 200 dakikalık ses (400 adet 30 saniyelik dilim) alındı; uyanık geçen dilimler dışarıda kaldı. İki eğitimli dinleyici her dilimi ayrı ayrı dinledi; ancak ikisi de horlama duyduysa dilim "horlama" sayıldı. Model hastane kayıtları ve 54 kişinin ev kayıtlarıyla eğitildi, kalan 55 kişinin yalnız ev kayıtlarıyla sınandı; eğitim ve testte ortak kişi yoktu.
Ne buldular: Dilim bazında duyarlılık %89,8, özgüllük %91,3 idi. Gece boyunca horlanan sürenin oranında gözlenen ile modelin tahmini arasında güçlü bir ilişki vardı (r = 0,97; %95 GA 0,95 ile 0,99); ortalama mutlak hata 5,09 yüzde puanıydı. Ortalama gözlenen horlama oranı %24,5, tahmin edilen %28,6 idi. Horlama oranı %50'nin üstünde olan iki alt grupta (5'er kişi) özgüllük 0,72 ile 0,78'e indi. AHİ'si 15 ve üstü olanlarda ilişki r = 0,94 idi.
Sınırlar: Yazarların kendi belirttikleri: horlamanın herkesçe kabul edilen bir tanımı yok ve sonuç insan etiketine dayanıyor; çok horlayan alt gruplar küçük; katılımcılar çoğunlukla orta yaşlı ve fazla kilolu; telefona özgü kurulum, başka cihazlarda ve evlerde tekrarlanabilirliği sınırlayabilir. Ayrıca: uyanık dilimler alınmadığı için uyanıkken çıkan seslerde modelin nasıl davrandığı sınanmamış; bir alt grubun özgüllüğü tabloda 0,942, metinde 0,952 olarak geçiyor. Fon: hastanenin araştırma hibesi. Çıkar çatışması bildirilmemiş; yazarlardan dördü Asleep Research Institute bağlantılı.

Bu senin için ne demek?

Telefon kaydı, gecenin ne kadarında horladığını kabaca görmeye yardım edebilir. Sonuç kesin bir ölçüm değil, bir tahmindir ve çok horlayan kişilerde sapma artabilir. Horlaman seni ya da birlikte uyuduğun kişiyi rahatsız ediyorsa bunu bir hekimle konuşabilirsin. Bu bir tavsiye değildir.

Künye: Hong J, Yang SK, Kim S, ve ark. Real-Time Snoring Detection Using Deep Learning: A Home-Based Smartphone Approach for Sleep Monitoring. Nature and Science of Sleep. 2025;17:519-530. doi:10.2147/NSS.S514631 · Açık erişim (CC BY-NC 4.0).
Hazırlanış: Nefesly editoryal ekibi; makalenin tam metninden. 11.10.2026.
Sayı kontrolü: Özetteki bütün sayılar makalenin tam metnine ve Tablo 2'ye karşı tek tek kontrol edildi; düzeltme gerekmedi. 15.10.2026.
Telif: Bu özet makalenin özetinden çevrilmemiştir; tam metin okunarak yazılmıştır.