دراسة تكشف عن تطورات ميزات ساعة أبل الصحية بعد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي

نشرت دراسة حديثة تحمل عنوان “ما وراء بيانات المستشعرات: النماذج الأساسية للبيانات السلوكية من الأجهزة القابلة للارتداء تُحسّن التنبؤات الصحية”، حيث يتناول البحث نموذجًا لذكاء اصطناعي مدرب على بيانات ساعة آبل، مما يعزز قدرته على التنبؤ بالحالات الصحية بدقة أفضل مقارنة بالأساليب التقليدية المعتمدة على المستشعرات.

يتميز النموذج الجديد بقدرته على تحليل أنماط سلوك المستخدم، من خلال تتبع حركاتهم وأنماط نومهم ونشاطهم الرياضي على مدار الزمن، مما يعكس تحولًا نوعيًا عن النماذج السابقة التي كانت تركز على مقاييس فورية مثل معدل ضربات القلب أو مستوى الأكسجين في الدم.

يعتمد النموذج الأساسي، المعروف باسم نموذج السلوك القابل للارتداء (WBM)، على تحليل مجموعة من المقاييس السلوكية عالية المستوى، مثل عدد الخطوات، ومدة النوم، وتقلب معدل ضربات القلب، بالإضافة إلى الحركة، حيث يتم احتساب كل هذه البيانات بواسطة ساعة آبل باستخدام خوارزميات متطورة.

تشير النتائج إلى أن هذا النموذج يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على اكتشاف الحالات الصحية بشكل أكثر فعالية، حيث نجح في دمج البيانات البيومترية التقليدية مع توقّعات سلوكية لتحقيق دقة تصل إلى 92% في اكتشاف الحمل.

من جهة أخرى، جمعت شركة آبل البيانات اللازمة لتدريب هذا النموذج من خلال دراسة خاصة تتعلق بالقلب والحركة، حيث شارك فيها أكثر من 160,000 متطوع بياناتهم عبر ساعة آبل وأجهزة iPhone الخاصة بهم، وتم تقييم قدرات النموذج على 57 مهمة تتعلق بالصحة.

تتسم خوارزمية النموذج بإمكانها سرعة التعرف على التغيرات في السلوك بمرور الوقت، سواء على مدى أيام أو أسابيع، مما يسمح له بتحديد الحالات الصحية التي تتطور بشكل تدريجي بدلاً من تلك المفاجئة.