Nöbetçi Eczaneler
Apple’ın desteklediği ve Apple Heart and Movement Study (AHMS) kapsamında geliştirilen yeni bir yapay zekâ modeli, giyilebilir cihazlardan elde edilen davranışsal verilerle eğitilerek sağlık tahminlerinde çığır açtı.
2,5 milyar saatlik Apple Watch ve iPhone verisi kullanıldı
WBM, 161.855 Apple Watch ve iPhone kullanıcısından toplanan verilerle geliştirildi. Toplamda 2,5 milyar saatlik kullanıcı verisi, haftalık bloklara bölünerek analiz edildi. Modelin eğitimi, Transformer mimarisine alternatif olarak geliştirilen Mamba-2 altyapısı ile gerçekleştirildi. Bu yapı, yüksek verimliliği ve ölçeklenebilirliği ile öne çıktı.
Anlık biyometrik veriler yerine uzun vadeli davranışsal metrikler
WBM, kalp atış hızı veya kan oksijen seviyesi gibi kısa süreli biyometrik veriler yerine, adım sayısı, hareketlilik, uyku süresi, VO₂ max ve yürüyüş dengesi gibi günlük hayattan türeyen davranışsal metrikleri analiz ediyor. Bu sayede model, kullanıcının genel sağlık durumu hakkında uzun vadeli ve daha istikrarlı tahminler yapabiliyor.
Sabit ve dinamik sağlık durumlarında yüksek doğruluk oranı
Model, toplam 57 farklı sağlık tespiti görevi üzerinde test edildi. Bunlardan 47’si sabit sağlık durumlarını (örneğin beta bloker kullanımı), kalan 10’u ise gebelik, uyku kalitesi ve solunum yolu enfeksiyonları gibi değişken sağlık durumlarını içeriyordu.
-
WBM, sabit sağlık durumlarında 18 farklı alanda klasik PPG tabanlı modelleri geride bıraktı.
-
Dinamik durumlarda ise yalnızca diyabet tespitinde PPG modellerine göre daha düşük performans gösterdi.
-
Gebelik tespiti gibi senaryolarda %92 doğruluk oranına ulaşıldı.
-
Uyku bozuklukları, enfeksiyon, sakatlık ve atriyal fibrilasyon gibi sağlık durumlarında da benzer başarılar kaydedildi.
Davranışsal veriler ve sensör verileri birlikte daha güçlü
Çalışma, davranışsal verilerin ham sensör verilerine alternatif değil, tamamlayıcı olduğunu vurguluyor. WBM uzun vadeli sağlık eğilimlerini yakalarken, sensör tabanlı sistemler kısa vadeli değişimleri tespit etmede avantaj sağlıyor. Bu iki veri türünün birlikte kullanılması, erken teşhis ve kapsamlı sağlık analizleri açısından en verimli sonucu ortaya koyuyor.
Apple’dan sağlıkta yapay zekâya büyük yatırım
Araştırmanın preprint versiyonu, “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions” başlığıyla yayımlandı. Elde edilen bulgular, Apple’ın sağlık alanındaki stratejisinde biyometrik verilerden davranış temelli modellere doğru önemli bir dönüşümü işaret ediyor. Bu yaklaşım, gelecekte dijital sağlık hizmetlerinin daha kişiselleştirilmiş ve proaktif hale gelmesinde kilit rol oynayabilir.