Dữ liệu huấn luyện: 856 bệnh nhân được ghi lại bằng thiết bị Grey Flash tại nhà, phân loại theo chẩn đoán lâm sàng (ngáy, OSA nhẹ, vừa, nặng).

• Tín hiệu thu thập:
•   + Âm thanh: ghi bằng micro gắn gần mũi, xử lý bằng entropy đa thang (MSE).
•   + Actigraphy: dùng gia tốc kế điện thoại, lọc nhiễu và tính MSE.
•   + Tư thế cơ thể: tính từ góc pitch/roll của điện thoại đeo tay.
•   + PPG: ghi bằng thiết bị WristOx2, tính chỉ số ODI (giảm SpO₂ ≥ 4% trong ≥ 10 giây).
•   + STOP-BANG: bảng câu hỏi gồm 8 mục (ngáy, BMI, tuổi, giới, huyết áp, cổ to, buồn ngủ, tiền sử OSA).
• Thuật toán phân loại:
•   + SVM với kernel Gaussian, huấn luyện trên 735 bệnh nhân, kiểm thử trên 121 bệnh nhân.
•   + Các tổ hợp đặc trưng: âm thanh + actigraphy + ODI + nhân khẩu học.
•   + Độ chính xác cao nhất: 88.4% (EXP-1), 92.3% (EXP-2, loại bỏ OSA nhẹ).
• Ứng dụng SleepAp:
•   + Giao diện gồm 5 phần: giới thiệu OSA, bảng câu hỏi, ghi tín hiệu, phân tích, xem kết quả cũ.
•   + Ghi tín hiệu trong 4 giờ sau khi người dùng ngủ.
•   + Phân tích và trả kết quả xác suất có OSA.
•   + Tùy chọn ghi tín hiệu đầy đủ hoặc chỉ dùng cảm biến có sẵn.
• Thử nghiệm:
•   + Thời gian phân tích MSE: ~10 giây cho mỗi tín hiệu.
•   + Thời gian phân loại SVM: ~13 giây cho toàn bộ quy trình.
•   + Độ chính xác cao nhất khi dùng đầy đủ tín hiệu.