Tin tứcTheo một nghiên cứu mới công bố, một mô hình AI được phát triển với sự hỗ trợ của Apple có khả năng phát hiện các tình trạng sức khỏe như mang thai với độ chính xác đáng kinh ngạc.
Đáng chú ý, mô hình này chỉ cần sử dụng dữ liệu hành vi thu thập được từ các thiết bị như Apple Watch và iPhone.
Apple Watch AI có thể phát hiện thai kỳ với độ chính xác 92%Nghiên cứu có tựa đề "Vượt ra ngoài dữ liệu cảm biến: Các mô hình nền tảng về dữ liệu hành vi từ thiết bị đeo cải thiện dự đoán sức khỏe" - được 9to5Mac báo cáo - giới thiệu một loại mô hình máy học mới được gọi là Mô hình Hành vi Thiết bị Đeo (WBM).
Không giống như các mô hình sức khỏe truyền thống dựa trên dữ liệu cảm biến thô, chẳng hạn như nhịp tim hoặc nồng độ oxy trong máu, WBM được cho là được đào tạo dựa trên các mô hình hành vi dài hạn.
Các mô hình này bao gồm mức độ hoạt động, chất lượng giấc ngủ, khả năng vận động, biến thiên nhịp tim và các chỉ số sức khỏe cấp cao khác đã được các thuật toán của Apple Watch tính toán.
WBM được phát triển như một phần của Nghiên cứu Tim mạch và Vận động Apple (AHMS), với sự tham gia của hơn 160.000 người tham gia tự nguyện chia sẻ dữ liệu sức khỏe của họ.
Tổng cộng, các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình AI trên một bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm hơn 2,5 tỷ giờ dữ liệu đeo được.
Mô hình đã được thử nghiệm trên 57 tác vụ dự đoán sức khỏe khác nhau và theo các nhà nghiên cứu, AI luôn vượt trội hơn các mô hình dựa trên cảm biến truyền thống - đặc biệt là khi xác định những thay đổi nhỏ trong cơ thể liên quan đến các tình trạng như mang thai, nhiễm trùng hoặc phục hồi chấn thương.
WBM được cho là tập trung vào hành vi của người dùng hơn là các đột biến sinh trắc học ngắn hạn. Mô hình này phân tích các thông tin theo tuần bằng kiến trúc thế hệ tiếp theo có tên Mamba-2, đặc biệt hiệu quả đối với dữ liệu chuỗi thời gian như thói quen sinh hoạt của con người.
Điều này cho phép phát hiện những thay đổi tích lũy, tinh tế có thể chỉ ra bất cứ điều gì, từ tình trạng ngủ kém đến nhiễm trùng đường hô hấp hoặc thậm chí là giai đoạn đầu của thai kỳ.
Riêng đối với việc phát hiện thai kỳ, WBM đạt độ chính xác lên đến 92% với thông tin chi tiết hàng ngày và dữ liệu sinh trắc học truyền thống như PPG (photoplethysmography).
Phương pháp kết hợp này đã chứng minh được hiệu quả đặc biệt, vượt trội so với các mô hình chỉ dựa trên nhịp tim thô hoặc nồng độ oxy.
Trên thực tế, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các chỉ số hành vi như thay đổi dáng đi, kiểu vận động và sự thay đổi thời gian ngủ là một trong những chỉ số đáng tin cậy nhất về giai đoạn đầu của thai kỳ.
