Учёные создали новую ИИ-модель, которая делает более точные предсказания о здоровье человека, опираясь не только на данные с датчиков Apple Watch, но и на поведение пользователя. Исследование, просплнсированное Apple, показало: такие параметры, как физическая активность, кардиофитнес и подвижность, могут быть более показательными, чем сырые показания сенсоров.
Работа основана на массиве данных из многолетнего проекта Heart and Movement Study, в котором приняли участие 162 тысячи человек. В общей сложности было проанализировано более 15 миллиардов часов активности. Новая модель, получившая название WBM (wearable health behavior model), не просто читает показания датчиков, а опирается на интерпретируемые метрики — 27 показателей, включая время упражнений, длительность стояния, насыщение крови кислородом, частоту сердцебиения и другие.
Авторы отмечают, что поведенческие данные лучше справляются с задачами, где важна общая динамика здоровья — например, при определении состояний, вроде беременности или приёма бета-блокаторов. В таких случаях поведенческая модель WBM показала себя эффективнее классической модели, основанной только на фотоплетизмографии (PPG).
Тем не менее, в ситуациях, где важны сиюминутные физиологические изменения (например, при диагностике диабета), модель PPG справляется лучше. Поэтому исследователи протестировали гибридный подход — объединение WBM и PPG. В 42 из 47 задач такая связка показала лучшие результаты. Особенно хорошо она работает при обнаружении временных состояний, вроде беременности, где поведенческие сигналы и физиология одинаково важны.
Итог исследования: Apple может внедрить гибридные ИИ-модели в будущих обновлениях Apple Watch, объединив текущие сенсоры с поведенческим анализом для более точного мониторинга здоровья.
Ещё по теме:
- iPad Pro получит чип M5 уже этой осенью
- Робот с ИИ провёл тестовую операцию по удалению желчного пузыря
- Apple представила первый трейлер исторической драмы «Вождь войны»
