طور باحثو آبل بالتعاون مع جامعة جنوب كاليفورنيا تقنية جديدة تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحسين توقعات الحالة الصحية للناس من خلال بيانات مجموعات متنوعة من المعلومات السلوكية. هذا الابتكار هو ثمرة جهود سابقة تم تنفيذها في إطار دراسة آبل للقلب والحركة، حيث يسعى الباحثون لفهم ما إذا كانت المعطيات المتعلقة بالسلوك اليومي مثل نمط النوم وعدد الخطوات تشير بدقة أكبر إلى الصحة مقارنةً بالمؤشرات التقليدية.
نموذج السلوك القابل للارتداء
النموذج الجديد الذي أطلق عليه "نموذج السلوك القابل للارتداء" يعتمد على بيانات معالجة من الأجهزة القابلة للارتداء، بما في ذلك المعلومات حول مدة النوم، ودورات حركة العين السريعة، ونمط النشاط اليومي. الهدف هو إنشاء أداة فعالة للتنبؤ بصحة الشخص بطرق تفوق الطرق التقليدية التي تركز على قراءات المستشعرات الخام.
تحديات تحليل البيانات السلوكية
يواجه الباحثون تحديات عديدة، حيث تعتبر البيانات السلوكية أكثر تعقيدًا من معلومات المستشعرات التقليدية، مما يجعل تحليلها موضع صعوبة. لم يتم استخدام هذه البيانات كمؤشر موثوق للصحة حتى الآن، بسبب حجمها الكبير وطبيعتها المعقدة.
بعد تحليل بيانات من أكثر من 162,000 مستخدم لـ Apple Watch، قام الباحثون بتطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي لفحص 27 مقياسًا سلوكيًا مختلفًا. وقد وجدوا أن هذا النموذج تفوق في الدقة على معظم نماذج التنبؤ التقليدية، حيث أظهر تحسنًا ملحوظًا في 39 من أصل 47 نتيجة.
شراكة البيانات التقليدية والسلوكية
ليبقى النموذج أكثر فعالية، أظهرت النتائج أنه عند دمج البيانات السلوكية مع المعلومات التقليدية، كانت دقة التنبؤ والدقة الصحية أعلى. ومع ذلك، يشير الباحثون إلى عدد من القيود، منها أن البيانات تم جمعها من مستخدمي Apple Watch في الولايات المتحدة ولم تشمل جميع سكان العالم.
كما أن الأسعار المرتفعة لهذه الأجهزة قد تعيق إمكانية الوصول إلى الرعاية الصحية الوقائية. إن هذا الابتكار يمثل خطوة هامة نحو فهم أعمق للصحة الشخصية وتحسين العناية الصحية المستقبلية على مستوى أوسع.