Beyond counting steps

ハイライト

iOS 14 と watchOS 7 では、ペース、歩幅、サポート時間の 2 倍、歩行の非対称性、階段を上る速度、6 分間の歩行距離、VO2Max の改善が HealthKit に追加され、アプリが日常の iPhone や Apple Watch でのモビリティの変化を追跡できるようになります。

主要内容

臨床的には、人の歩き方を評価する一般的な方法は簡単ではありません。 6 分間の歩行テストには 30 メートルの廊下が必要で、アンケートは記憶と主観的な感情に依存し、モーション キャプチャには高価な機器、カメラ、マーカー、訓練を受けた技術者が必要です。貴重なデータが得られることもありますが、ほとんどは数時点のスナップショットにすぎません。

このセッションの出発点は非常に具体的です。ユーザーが本当に関心があるのは、日常生活をどのように過ごすかということです。 Apple は、iOS 14 および watchOS 7 で HealthKit に一連のモビリティ メトリクスを公開しています。iPhone をポケットまたは腰に置くと、ペース、歩幅、ダブルサポート時間、および平地での連続ウォーキング クリップでの歩行の非対称性を記録できます。 Apple Watch は、階段の上り下りの歩行速度、予測される 6 分間の歩行距離、低エネルギーユーザー向けの VO2Max 推定値も提供します。

講演者は、足首の怪我後のジェイミーの回復過程を例に挙げています。このアプリは、今日歩いた歩数をカウントするだけではなく、怪我の 30 日前から怪我の 60 日後までの歩数を読み取り、怪我による低下を見つけ、回復期間中の小さな進歩をグラフ化します。その後、ユーザーが速度変化の背後にある歩行の質と身体の回復を理解できるように、2 倍のサポート時間と 6 分間の歩行距離が追加されました。

詳細

このセッションではコード スニペットは公開されません。以下は、フェンスで囲まれたコードを配置せず、ドラフトの API 名、データ処理手順、制限に基づいて展開するだけです。

新しいモビリティ メトリクスを読む

(03:22) Apple は、新しいモビリティ メトリクスのセットを HealthKit に追加しています。 iPhone 側には、歩行速度、歩幅、ダブルサポート時間、歩行の非対称性が含まれます。 Apple Watch 側には、階段の上り下りの速度、予測される 6 分間の歩行距離、VO2Max の向上が含まれます。

キーポイント:

• 歩行速度はHealthKit数量タイプです。サンプル アプリはデータを読み取るだけで、HealthKit に書き戻すことはしないため、承認リクエストには読み取りアクセスのみが必要です。
• 質問はジェイミーの怪我の 30 日前に始まり、怪我の 60 日後に終了します。このようにして、最初にベースラインを確立し、次に回復曲線を観察することができます。
• クエリ結果のコールバックは、一致する HKSamples を取得します。アクティブ ユーザーは何百もの歩行速度のサンプルを返す可能性があり、すべてのポイントを直接描画すると非常に混雑します。 ・歩行速度は、1日の歩行量の合計ではありません。平地での歩行セグメントを継続的に安定した状態で記録するため、リハビリ前後の変化を比較するのに適しています。

終日のサンプルをトレンドに反映

(11:03) 1 日を通じて受動的に収集されたデータにはノイズが含まれます。同じ人のペースは、会議の時間、犬の散歩、他の旅行者の速度、天候、通勤スタイルによって影響を受けることがあります。講演者は、医師、理学療法士、生体力学の専門家、またはデータ サイエンス チームとチームを組んで、現在のシナリオにとって真に意味のある集計方法を最初に決定することを提案しました。

ジェイミーの場合は、毎日 95 パーセンタイルのペースが選択されました。その理由は、リハビリテーション シナリオでは、道路を素早く横切ることができるかどうかなど、最高能力に近い歩行パフォーマンスに重点が置かれているためです。 95 パーセンタイルは、単一の最高値よりも外れ値によるバイアスがかかる可能性が低くなります。

キーポイント:

• 毎日の開始点と終了点として午前 0 時を使用し、enumerateDates を使用してクエリ範囲を日ごとに横断します。
• ユーザーは特定の日に携帯電話を持っていない、アクティビティが少なすぎる、または十分な歩行速度データがない可能性があるため、出力配列はオプションの値を使用します。
• データのある日付の場合、HKQuantitySamples から歩行速度の値を取得し、グラフで使用されるマイル/時単位で計算します。
• まず毎日を並べ替えてから、95 パーセンタイルを取得します。回復期間は毎週観察されるため、7 日間の平均が計算されます。
• 傷害日を計算境界として使用します。同じ平滑化ウィンドウ内で傷害前のベースライン値と傷害後の回復値を混合しないでください。

歩行の質による速度変化の説明

(14:27) 速度の低下は、必ずしも回復の退行のみを示すわけではありません。天気、通勤、家族との散歩などによって、1 日のペースが変化することがあります。モビリティ メトリクスの価値は、歩行速度と歩行の質を一緒に確認できることにあります。

ダブルサポート時間は、歩行中に両足が同時に地面に接触している時間の割合を表します。講演者は、歩行者が足を安定させるのに費やす時間が少なくなることを意味するため、数値が低いほど一般に優れていると説明しました。ジェイミーの場合、熱波でペースが落ちたにもかかわらず、ダブルサポート時間は負傷前のレベルに戻り続けたため、アプリは回復の進捗状況を解釈する際に第二の視点を得ることができた。

キーポイント:

• 2 倍のサポート時間と 6 分の歩行距離をリクエスト リストに追加し、歩行速度などをクエリできます。
• 6 分間の歩行距離は、Apple Watch からの予測に基づいている可能性があります。または、ユーザーがヘルスケア App に手動で入力したクリニック検査の結果である可能性があります。
• HKSampleのSourceRevisionとMetadataを確認する必要があります。バンドル識別子は、Apple によって記録されたデータを識別するために使用できます。 WasUserEntered メタデータ キーが true の場合、ユーザーによる手動入力を表します。
• チャートはクリニックの手動検査値と Apple Watch の予測値を 2 つの点のセットに分割できます。前者は赤色の少数のスナップショット、後者は緑色の連続システム推定です。

収集条件とメタデータを記憶する

(19:18) 最後の提案は境界条件に焦点を当てています。 iPhone のモビリティの価値では、ユーザーは携帯電話を腰の近くに保持し、平らな地面を歩く必要があります。徒歩 6 分の距離には、1 週間分の Apple Watch 装着データが必要です。このサンプルには、開始時間と終了時間、6 分間の歩行距離を予測するためのキャリブレーション ステータスなどのメタデータも含まれています。

キーポイント:

• アプリが低レベルのモーション信号を必要とする場合は、CMMotionManager を使用して iPhone と Apple Watch から慣性センサー データを読み取ることができます。
• 高度の変化を追跡したい場合は、CMAltimeter を使用できます。
• 2020 年にはヘッドフォン モーション API も追加され、AirPods Pro が新しい慣性信号の位置になることが可能になりました。
• 集約戦略はエンジニアだけで決めるべきではありません。プレゼンテーションでは、理学療法士、医師、生体力学の専門家と協力して指標の意味を定義することが明確に推奨されていました。

重要ポイント

• リハビリテーション進捗パネル: ユーザーは怪我の日付を入力し、怪我の 30 日前と怪我の 60 日後の歩行速度を読み取ることができます。 「Starting Point」には、毎日の 95 パーセンタイルと 7 日間の平均を含む回復曲線が表示され、グラフ上に負傷日がプロットされているため、ユーザーは小さな改善を確認できます。

• 歩行品質の説明カード: ペース曲線の下にサポート時間を 2 倍追加します。日中に速度が低下しても、ダブルサポート時間がまだ改善している場合、アプリはそれを歩行の安定性が回復し続けていると解釈し、ユーザーが単一の速度値に集中するのを防ぐことができます。

• 臨床検査の比較表: ヘルスケア App によって手動で入力された 6 分間の歩行テストと Apple Watch によって予測された 6 分間の歩行距離を同じ表に置きます。実装のエントリ ポイントは、同じタイプのサンプルを読み取り、SourceRevision および WasUserEntered メタデータを使用してソースを区別することです。

• ケア チームの週次レポート: CareKit シナリオの場合、週ごとの歩行速度、2 倍のサポート時間、6 分間の歩行距離が 1 ページのレポートにまとめられます。レポートには傾向、欠落日、収集条件のみが表示されるため、理学療法士はトレーニング計画を調整する必要があるかどうかを判断しやすくなります。

• リサーチモビリティログ: ResearchKit のチャートとアンケートを組み合わせて、参加者がモビリティ指標とともに痛み、疲労、天候、または運動計画の変更を追加できるようにします。これにより、受動的に収集された歩行サンプルとアクティブなレポートを同じタイムラインで分析できます。

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