• الرئيسية
• أخبار مصر

تُحدث التكنولوجيا ثورة في مجال الرعاية الصحية، حيث تكشف دراسة حديثة عن تطور مذهل في نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت ساعات أبل الذكية أداة قوية للتنبؤ بالحالات الصحية. هذا التقدم الجديد يتجاوز الأساليب التقليدية المعتمدة على المستشعرات.

نموذج الذكاء الاصطناعي ورؤى سلوكية عميقة

نشرت ورقة بحثية جديدة بعنوان "ما وراء بيانات المستشعرات: النماذج الأساسية للبيانات السلوكية من الأجهزة القابلة للارتداء تُحسّن التنبؤات الصحية". تكشف هذه الدراسة عن نموذج تعلم آلي متقدم. يحلل هذا النموذج سلوك المستخدم بدقة فائقة. يهدف إلى تحديد المشاكل الصحية المحتملة بفاعلية.

تجاوز القياسات الفورية: نحو أنماط سلوكية شاملة

ركزت النماذج السابقة على مخرجات المستشعرات الفورية، مثل معدل ضربات القلب أو نسبة الأكسجين في الدم. لكن هذا النموذج الجديد يتبنى نهجًا مختلفًا. يحدد أنماطًا في كيفية حركة المستخدم ونومه وممارسته للرياضة على مدار الوقت. هذا التوسع في التحليل يوفر رؤية أعمق للصحة العامة.

نموذج السلوك القابل للارتداء (WBM): تحليل متقدم

يُشكل نموذج أساسي يُسمى "نموذج السلوك القابل للارتداء" (WBM) محور هذه الدراسة المبتكرة. يحلل هذا النموذج مقاييس سلوكية عالية المستوى. تشمل هذه المقاييس عدد الخطوات، ومدة النوم، وتقلب معدل ضربات القلب، والحركة. تُحسب جميع هذه المقاييس بواسطة ساعة أبل. تعتمد الساعة على خوارزميات مُدمجة لتحقيق أقصى دقة.

دقة غير مسبوقة: كشف الحالات الصحية بفاعلية

يؤكد الباحثون أن هذا النهج يمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من اكتشاف بعض الحالات الصحية بفاعلية أكبر. يتفوق هذا الأسلوب على استخدام البيانات البيومترية فقط. حقق النموذج دقة 92% في الكشف عن الحمل. جاء ذلك عندما دمج مع البيانات البيومترية التقليدية في نهج جديد ومبتكر.

البيانات الضخمة: أساس التدريب والتقييم

جمعت أبل بيانات هذا النموذج من خلال دراسة القلب والحركة. شارك في هذه الدراسة أكثر من 1,600,000 مشارك ببياناتهم طواعيةً. استخدموا في ذلك ساعات أبل وأجهزة آيفون الخاصة بهم. تم تدريب النموذج على أكثر من 2.5 مليار ساعة من البيانات. تم تقييمه على 57 مهمة مختلفة للتنبؤ بالصحة. تحدد خوارزميته التغيرات في السلوك بمرور الوقت، سواء كانت أيامًا أو أسابيع. يساعد هذا في تحديد الحالات التي تتطور تدريجيًا. يتفوق بذلك على الحالات المفاجئة والحادة.