Apple Watch Verileri Kullanarak Hamileliği %92 Doğrulukla Tespit Eden Yapay Zeka Geliştirildi

Apple’ın desteklediği yeni bir araştırma, günlük hareketlerimizden uyku düzenimize ve egzersiz alışkanlıklarımıza kadar birçok davranışın sağlıkla ilgili önemli veriler sunabileceğini göstermektedir. Apple Watch ve iPhone’dan elde edilen verilerle eğitilen yapay zeka modeli, bazı sağlık durumlarını geleneksel sensörlerden daha doğru tahmin etme yeteneğine sahip olmuştur.

Araştırma, Apple Kalp ve Hareket Araştırması çerçevesinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada geliştirilen yeni model, 161.855 katılımcıdan elde edilen ve toplamda 2.5 milyar saatlik veriye dayanan analizlere dayanmaktadır. Wearable Behavior Model (WBM) olarak adlandırılan sistem, adım sayısı, yürüyüş dengesi, hareketlilik ve uyku süresi gibi davranışsal ölçüm verilerini kullanarak sağlık durumu tahminleri yapmaktadır.

Hamileliği %92 doğruluk oranıyla tespit eden hibrit sağlık modeli

Bu yeni model, geleneksel kalp atış hızı veya kandaki oksijen seviyesi gibi anlık veri toplayan sensör verilerinin yerine, haftalık verilerle çalışan bir yöntem benimsemektedir. Modelin temel aldığı veriler, ham sensör bilgilerinden türetilen ve insanlar tarafından daha kolay yorumlanabilir şekilde sunulan ölçümlerden oluşmaktadır. Bu sayede sistem, uzun dönemli sağlık trendlerini yakalamada daha tutarlı bir performans sergilemektedir.

WBM modeli, 57 farklı sağlık tahmini üzerinde test edilmiştir. Bu testlerde, sabit sağlık durumlarıyla ilgili 47 görevden 18’inde, geleneksel kalp atışı verisi kullanan modele kıyasla daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Dinamik sağlık durumları -örneğin uyku kalitesi, solunum enfeksiyonları, hamilelik gibi- söz konusu olduğunda ise neredeyse tüm görevlerde belirgin bir üstünlük göstermiştir. En yüksek başarı ise, iki modelin bir araya getirildiği hibrit sistemde elde edilmiştir ve bu sistem, hamilelik tespitinde %92 doğruluk oranına ulaşmıştır.

Araştırma, davranışsal verilerin sensör verilerinin yerini almasının değil, tamamlayıcı bir şekilde kullanılmasının vurgulandığı sonucuna varmıştır. Uzun dönemli davranış kalıpları ile kısa süreli fizyolojik verilerin birleşik kullanımı, sağlık durumlarındaki değişimlerin daha erken ve doğru bir şekilde tespit edilmesini sağlayabilir.

a