Apple უბრუნდება — და როგორც ჩანს, ეს სერიოზულად ხდება.
როგორც იუწყება , Apple-ის მიერ მხარდაჭერილმა ახალმა კვლევამ წარმოადგინა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, Wearable Behavior Model (WBM), რომელსაც შეუძლია ადამიანის ჯანმრთელობის მდგომარეობის პროგნოზირება ქცევითი მონაცემებიდან 92%-მდე სიზუსტით.
ჩვენ არ ვსაუბრობთ გულისცემაზე ან ელექტროკარდიოგრამაზე, არამედ უფრო დახვეწილ სიგნალებზე: ნაბიჯებზე, სიარულის სიხშირეზე, აქტივობაზე, ძილსა და სუნთქვაზე. ეს პარამეტრები, სენსორული მონაცემების ნაცვლად, ჯანმრთელობის პროგნოზირებისთვის უფრო ინფორმაციული აღმოჩნდა. WBM მოდელი მომზადებული იყო 2.5 მილიარდ ქცევით მეტრიკაზე, რომლებიც შეგროვდა Apple Watch-ისა და iPhone მოწყობილობებიდან 161,855 მომხმარებლისგან.
WBM-თან მთავარი განსხვავება ისაა, რომ ის „აზროვნებს“ არა როგორც მანქანა, არამედ როგორც დამკვირვებელი: ის აანალიზებს ქცევას და არა სიგნალებს. მოდელი შედარებული იქნა არსებულ სენსორებზე დაფუძნებულ სისტემებთან და WBM-მა 47 დავალებიდან 18-ში უკეთესი შედეგი აჩვენა. დინამიურ ამოცანებში, როგორიცაა ორსულობის, ინფექციების და ძილის პრობლემების აღმოჩენა, Apple-ის ხელოვნური ინტელექტი თითქმის უნაკლო იყო.
სისტემამ ორსულობის აღმოჩენის პიკური სიზუსტე 92%-ს მიაღწია. ძილის დარღვევებთან, ინფექციებთან, დაზიანებებთან და გულ-სისხლძარღვთა დაავადებებთან დაკავშირებულ ამოცანებში, ქცევითი ხელოვნური ინტელექტისა და სენსორების შერწყმით შემუშავებულმა ჰიბრიდულმა მოდელმა მუდმივად აჯობა ტრადიციულ მიდგომებს.
რატომ არის ეს ყველაფერი, თუ Apple Watch-ს უკვე შეუძლია ნაბიჯების დათვლა? მეცნიერების პასუხი მარტივია: „ნედლი მონაცემები შეიძლება ზედმეტი იყოს და არ ასახავდეს ჯანმრთელობისთვის მნიშვნელოვან მოვლენებს“. თუმცა, ქცევითი მეტრიკები იფილტრება, იხვეწება და ექვემდებარება კონტექსტუალურ ანალიზს - მაგალითად, სიარული შეიძლება იყოს ორსულობის მარკერი.
ეს მიდგომა რევოლუციურია: პრიმიტიული პულსის ჩაწერიდან „ცხოვრებისეული ქცევის“ ანალიზამდე. Apple თქვენს ყოველ ნაბიჯს პოტენციურ დიაგნოზად აქცევს. შედეგებით თუ ვიმსჯელებთ, ის ამას ბევრ ექიმზე უფრო ზუსტად აკეთებს.
