Неодамна објавена студија открива нов AI модел, поддржан од Apple, кој може да предвиди широк спектар на здравствени состојби.


Овој модел е обучен врз основа на податоци за однесувањето од корисниците на Apple Watch, според Macrumors.

Истражувачката работа, насловена како „Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions“, воведува модел на машинско учење кој го анализира однесувањето на корисниците за да идентификува потенцијални здравствени проблеми.

За разлика од претходните методи кои се фокусираа на излезни сензори во реално време (како што се отчукувањата на срцето или кислородот во крвта), новиот модел идентификува шеми во начинот на кој луѓето се движат, спијат и вежбаат.

Во срцето на студијата е модел што истражувачите го нарекуваат Wearable Behavior Model (WBM). Тој анализира метрики на однесување на високо ниво како што се бројот на чекори, времетраењето на спиењето, варијабилноста на отчукувањата на срцето и мобилноста, a сите се пресметуваат од Apple Watch користејќи алгоритми на уредот.

Истражувачите открија дека овој пристап му овозможува на моделот со вештачка интелигенција поефикасно да детектира одредени здравствени состојби отколку моделите базирани исклучиво на директни биометриски податоци. WBM покажа особено силни резултати во идентификувањето на таканаречените статички здравствени состојби (како на пример дали лицето зема бета-блокатори) и минливи здравствени состојби (како што се квалитетот на спиењето или респираторните инфекции).

За откривање на бременост, моделот постигна точност до 92% кога се комбинира со традиционалните биометриски податоци во хибриден пристап.

Apple собра податоци за моделот преку Студијата за срце и движење, која вклучува над 160.000 учесници кои доброволно споделуваат податоци преку уреди како што се Apple Watch и iPhone. Моделот беше обучен на повеќе од 2,5 милијарди часа податоци и оценет на 57 различни задачи за предвидување на здравјето.

Користи архитектура за машинско учење со временски серии дизајнирана да идентификува промени во однесувањето во текот на денови или недели, овозможувајќи му да идентификува здравствени состојби што се развиваат со текот на времето, а не моментално.

Истражувачите тврдат дека носивите уреди еволуирале до тој степен што можат да поддржат ваков вид анализа на вештачка интелигенција во голем обем. Дали таков модел ќе биде интегриран во функција насочена кон корисникот во иднина, останува да се види, но тоа покажува дека сегашниот хардвер може да оди многу подалеку во однос на точната и интелигентна анализа на здравјето.