Apple’ın dayanak verdiği yeni bir araştırma, günlük hareketlerimizden, uykumuza ve antrenman alışkanlıklarımıza kadar pek çok davranışın sağlıkla ilgili kıymetli ipuçları taşıyabileceğini ortaya koydu. Apple Watch ve iPhone üzerinden toplanan bilgilerle eğitilen yapay zekâ modeli, birtakım sıhhat durumlarını klâsik sensörlerden daha hakikat biçimde varsayım etmeyi başardı.
Araştırma, Apple Kalp ve Hareket Araştırması kapsamında yürütüldü. Çalışmada geliştirilen yeni model, 161.855 iştirakçiden toplanan ve toplamda 2.5 milyar saatlik dataya dayanan tahliller üzerine kuruldu. Wearable Behavior Model (WBM) olarak isimlendirilen sistem, adım sayısı, yürüme istikrarı, hareketlilik ve uyku mühleti üzere davranışsal ölçümlerden öğrenerek sıhhat durumu varsayımında bulunuyor.
Hamileliği %92 doğrulukla tespit edebilen hibrit sıhhat modeli
Bu yeni model, klâsik olarak kalp atış suratı ya da kandaki oksijen düzeyi üzere anlık sensör bilgilerine dayanan modellerin tersine, haftalık bloklara ayrılmış davranışsal datalar üzerinden çalışıyor. Modelin temel aldığı bu datalar, ham sensör bilgilerinden türetilen ve beşerler tarafından yorumlanabilir formda hazırlanmış ölçümlerden oluşuyor. Böylelikle sistem, uzun vadeli sıhhat eğilimlerini yakalama konusunda daha istikrarlı bir yapı sunuyor.
WBM modeli 57 farklı sıhhat iddiasında test edildi. Bu testlerde sabit sıhhat durumlarıyla ilgili 47 vazifeden 18’inde, klasik kalp atış verisiyle çalışan modele kıyasla daha başarılı oldu. Dinamik sıhhat durumlarında ise (örneğin uyku kalitesi, teneffüs enfeksiyonları, hamilelik gibi) neredeyse tüm vazifelerde üstün performans sergiledi. En güzel sonuç ise iki modelin birleştirildiği hibrit sistemde görüldü. Bu sistem, hamilelik tespitinde %92 doğruluk oranına ulaştı.
Araştırma, davranışsal bilgilerin sensör datalarının yerine geçmesini değil, tamamlayıcı olarak kullanılmasını öneriyor. Uzun devirli davranış kalıpları ile kısa vadeli fizyolojik datalar birlikte kullanıldığında, sıhhat durumlarındaki değişikliklerin daha erken ve yanlışsız tespit edilebileceği belirtiliyor.
a
