تحقيق جديد يكشف تغييرات ميزات ساعة أبل الصحية بعد دمج بيانات الذكاء الاصطناعي

نشر فريق من الباحثين ورقة علمية جديدة تستعرض إمكانيات نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على بيانات ساعة آبل، مما يزيد من دقة التنبؤ بالحالات الصحية للمستخدمين. التقدم في هذا المجال يعد نقطة تحول مهمة، حيث يبدو أن هذا النموذج يتفوق على طرق التنبؤ التقليدية المستندة إلى المستشعرات.

تحليل عميق للبيانات السلوكية

حسبما ذكر موقع Phone arena، الدراسة التي حملت عنوان "ما وراء بيانات المستشعرات: النماذج الأساسية للبيانات السلوكية من الأجهزة القابلة للارتداء تُحسّن التنبؤات الصحية"، تقدم نموذج تعلم آلي يقوم بتحليل سلوك المستخدم بهدف الكشف عن المشكلات الصحية المحتملة. وبدلاً من التركيز على البيانات الفورية مثل معدل ضربات القلب أو مستوى الأكسجين، ينظر النموذج الجديد في كيفية حركة المستخدم ونمط نومه وممارسته للرياضة.

مدى فعالية النموذج

النموذج الأساسي المسمى نموذج السلوك القابل للارتداء (WBM) يقوم بتحليل مقاييس سلوكية متنوعة، تشمل عدد الخطوات، ومدة النوم، وتقلب معدل ضربات القلب. جميع هذه المقاييس تُحتسب بواسطة ساعة آبل باستخدام خوارزميات متطورة.

بحسب الباحثين، فإن هذه الطريقة قد تمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من الكشف عن حالات صحية بكفاءة أعلى مقارنة بالاعتماد فقط على البيانات البيومترية. وقد حقق النموذج دقة تصل إلى 92% في الكشف عن الحمل عند دمجه مع البيانات البيومترية التقليدية.

دراسة شاملة لبيانات المستخدمين

جمعت آبل بيانات هذا النموذج من خلال دراسة تتعلق بالقلب والحركة، حيث شارك ما يزيد عن 1600,000 مستخدم طواعيةً بياناتهم عبر الساعة وأجهزة iPhone الخاصة بهم. وتم تدريب النموذج على أكثر من 2.5 مليار ساعة من البيانات، وتم تقييم أدائه في 57 مهمة مختلفة تهدف إلى التنبؤ بالصحة.

تعمل الخوارزمية على تحديد التغيرات السلوكية بمرور الوقت، مما يساعدها في التعرف على الحالات الصحية التي تتطور تدريجياً، بعيدًا عن تلك الحالات المفاجئة. هذا البحث يمثل خطوة هامة نحو تحسين رعاية الصحة الشخصية من خلال التكنولوجيا.