Новое исследование, поддерживаемое Apple, показало, что искусственный интеллект теперь может обнаружить ранние признаки беременности с точностью до 92%, используя поведенческие данные от iPhone и Apple Watches. Прорыв, достигнутый с помощью модели машинного обучения, называемой моделью носимых поведения (WBM), отмечает большой шаг вперед в превращении повседневных данных о здоровье в мощные прогнозирующие инструменты.
Исследование под названием «За пределами данных датчиков: основания модели поведенческих данных из носимых устройств улучшают прогнозы здоровья», выходят за рамки традиционных методов отслеживания здоровья, которые часто полагаются на необработанные датчики, такие как частота сердечных сокращений или уровень кислорода. Вместо этого он использует долгосрочные поведенческие паттерны, такие как качество сна, мобильность, изменчивость сердечного ритма и уровни активности, уже обработанные алгоритмами Apple.
Модель WBM была обучена с использованием более 2,5 миллиардов часов носимых данных, собранных от участников исследования Apple Heart and Movement (AHMS), в которое входило более 160 000 добровольцев. Исследователи также создали выделенный набор данных беременности, используя данные 430 беременностей и включали данные более чем 24 000 женщин в возрасте до 50 лет, которые не были беременны, для повышения точности.
Вместо того, чтобы искать краткосрочные биометрические шипы, модель отслеживает тонкие, кумулятивные изменения в поведении с течением времени. Он использует передовую архитектуру искусственного интеллекта под названием MAMBA-2, хорошо подходящая для анализа данных во временных рядах, таких как повседневные процедуры, чтобы определить физиологические сдвиги в неделю на неделю, которые могут указывать на беременность, инфекции или выздоровление после травмы.
В случае обнаружения беременности ИИ выявил поведенческие показатели высокого уровня, такие как измененная походка, снижение подвижности и нарушение сна как надежные ранние сигналы. В сочетании с биометрическими данными, такими как фотоплетизмография (PPG), WBM достигла обнаружения беременности с точностью 92%.
Результаты показывают, что Apple Watch и iPhone могут однажды сыграть более активную роль в репродуктивном здоровье, что потенциально обеспечивает неинвазивное обнаружение беременности на ранней стадии в качестве встроенной функции. Тем не менее, исследователи подчеркивают, что этот подход не предназначен для полной замены необработанных данных датчиков. Вместо этого они выступают за гибридную систему, где поведенческие тенденции обеспечивают более широкий контекст здоровья, а традиционные датчики отражают события в реальном времени.
Помимо беременности, модель ИИ показала многообещающие результаты по 57 различным задачам прогнозирования здоровья, включая раннее обнаружение респираторных инфекций и понимание приверженности лекарствам, такие как использование бета -блокатора.
Поскольку Apple продолжает исследовать огромный потенциал носимых данных, в исследовании подчеркивается, как поведенческий ИИ может превратить Apple Watch в более интеллектуального и проактивного компаньона для здоровья.
