Учёные, работающие при поддержке Apple, разработали новую модель искусственного интеллекта, способную выявлять скрытые проблемы со здоровьем на основе данных, собранных с Apple Watch. Результаты исследования, опубликованного недавно, демонстрируют, что эта модель превосходит традиционные подходы, основанные на данных датчиков.
В основе исследования лежит разработанная модель машинного обучения, получившая название Wearable Behavior Model (WBM). В отличие от предыдущих методов, фокусирующихся на показателях датчиков в режиме реального времени (частота сердечных сокращений, уровень кислорода в крови и т.д.), WBM анализирует долговременные паттерны поведения пользователей: количество шагов, продолжительность сна, вариабельность сердечного ритма и мобильность. Все эти данные собираются Apple Watch с помощью встроенных алгоритмов.
Модель WBM использует архитектуру машинного обучения временных рядов, что позволяет ей выявлять изменения в поведении в течение дней или недель. Это особенно важно для диагностики заболеваний, развивающихся постепенно, а не мгновенно. Исследователи обнаружили, что такой подход позволяет более эффективно выявлять различные состояния здоровья, чем модели, основанные исключительно на прямых биометрических данных. WBM показал особенно высокую эффективность в определении как постоянных состояний (например, приём бета-блокаторов), так и временных (качество сна, респираторные инфекции). В частности, при обнаружении беременности, модель достигла точности до 92% при комбинировании с традиционными биометрическими данными.
Данные для обучения модели были собраны в рамках исследования Heart and Movement Study, в котором приняли участие более 160 000 добровольцев, предоставивших данные с Apple Watch и iPhone. Обучение WBM проводилось на основе данных более чем 2,5 миллиардов часов, а оценка производительности проводилась на 57 различных задачах, связанных со здоровьем.
Исследователи утверждают, что современные носимые устройства достигли уровня развития, позволяющего проводить подобный анализ на больших объёмах данных. Пока неизвестно, будет ли эта модель интегрирована в пользовательский интерфейс будущих версий Apple Watch, однако исследование демонстрирует значительный потенциал существующего оборудования для точного и интеллектуального анализа состояния здоровья.