В новом исследовании, проведённом при поддержке Apple, учёные выяснили, что информация о поведенческих привычках человека полезнее для оценки здоровья, чем традиционный подсчёт пульса и уровня кислорода в крови. Для доказательства своей теории они создали нейромодель WBM и обучили её на данных, полученных от более чем 160 000 участников с iPhone и Apple Watch.
Главное отличие нового ИИ в том, что он анализировал информацию о поведенческих параметрах, которые влияют на здоровье человека в долгосрочной перспективе: количество шагов в день, стабильность походки, общая подвижность, наполнение крови кислородом и т.д. Предыдущие нейромодели, в отличие от WBM, учились на данных, которые имеют краткосрочное значение для организма (пульс, уровень кислорода в крови и т.д.)
WBM показал преимущество в сравнении с другой точной моделью, которая обрабатывала сырые данные сенсоров. В частности, новая разработка оказалась лучше в прогнозировании здоровья и динамических задачах (оценка сна, наличия инфекции, а также определение беременности). ИИ оказался хуже только в диагностике диабета.
Итогом стало объединение двух моделей в одну, которая обрабатывает данные краткосрочных физиологических изменений и долговременных поведенческих паттернов. Она-то и смогла с достоверностью до 92 % выявить наличие беременности, а также показала весомый прирост точности в анализе сна, наличия инфекционных заболеваний, травм и нарушений сердечно-сосудистой системы.
