main-post-cover

    Apple insan sağlamlığının vəziyyətini 92%-lik dəqiqliklə təyin edən süni zəka modeli yaradıb

    Süni İntellekt
    11.07.2025
    Emil Nəcəfov
         Apple-ın dəstəyi ilə aparılan yeni bir araşdırma göstərir ki, istifadəçi davranışına dair məlumatlar (hərəkət, yuxu, fiziki məşqlər və s.) sağlamlıq vəziyyətini qiymətləndirmək üçün ənənəvi biometriya göstəricilərindən - məsələn, ürək döyüntüsü tezliyi və ya qanda oksigen səviyyəsi kimi - daha dəqiq ola bilər. Bunu sübut etmək üçün alimlər davranış məlumatları əsasında öyrədilmiş əsaslı bir süni zəka modeli hazırlayıblar. Məlumata əsasən nəticələr gözləntiləri üstələyib. Tədqiqat çərçivəsində Wearable Behavior Model (WBM) adlanan model taxıla bilən cihazlardan toplanmış 2.5 milyarddan çox məlumatı təhlil edib. Əvvəlki tibbi modellər əsasən Apple Watch-un nəbzölçən və EKQ sensorlarının xam məlumatlarına əsaslanırdısa, bu yeni model birbaşa olaraq daha yüksək səviyyəli davranış göstəriciləri - atılan addım sayı, gediş sabitliyi, hərəkətlilik, maksimal oksigen istehlakı və Apple Watch-un toplaya bildiyi digər göstəricilər əsasında təlimləndirilib.
         Bəs Apple Watch bu məlumatları özü toplaya bildiyi halda, WBM modelinə nə ehtiyac var? Alimlərin sözlərinə görə, xam (emal olunmamış) məlumatlar bəzən tam və ya dəqiq olmaya bilər, yaxud artıq və lazımsız ola bilər və bu məlumatlar sağlamlıq üçün əhəmiyyətli hadisələrlə həmişə uyğunluq təşkil etmir. Yüksək səviyyəli davranış metrikləri isə yoxlanılmış alqoritmlər vasitəsilə hesablanır və fizioloji baxımdan əhəmiyyətli göstəriciləri əks etdirmək üçün mütəxəssislər tərəfindən xüsusi seçilir. Burada yalnız fizioloji amillər deyil, həm də “kontekst” nəzərə alınır. Məsələn, hərəkətliliyə dair göstəricilər - yeriş və ümumi aktivlik səviyyəsi kimi - hamiləliyin müəyyən edilməsinə kömək edən vacib davranış faktorları ola bilər. WBM modeli birbaşa sensor siqnallarını analiz etmir, əksinə, emal olunmuş davranış məlumatlarındakı qanunauyğunluqları öyrənir. Model 161 855 iştirakçının Apple Watch və iPhone cihazlarından toplanmış məlumatlar əsasında öyrədilib.
         Burada yerimə tempi, tənəffüs tezliyi, yuxunun müddəti, ürək ritmindəki dəyişikliklər və s. daxil olmaqla 27 davranış göstəricisi tədqiq edilib. Məlumatlar həftəlik bloklara bölünüb və süni zəkaya ötürülüb. Nəticədə WBM modeli, vəziyyətin proqnozlaşdırılması üçün sensor məlumatlarına əsaslanan kifayət qədər dəqiq modeldən 47 statik sağlamlıq proqnozlaşdırma tapşırığının 18-də (məsələn, beta-blokatorların qəbulu) üstün nəticə göstərib. Həmçinin bu yeni model, demək olar ki, bütün dinamik tapşırıqlarda (hamiləliyin müəyyən edilməsi, yuxu keyfiyyəti və ya respirator infeksiyalar) qalib gəlib - yalnız şəkərli diabetin diaqnostikasında əvvəlki model üstün olub. Ən yaxşı nəticəni isə iki metodun birləşməsi göstərib: hibrid model hamiləliyin müəyyən edilməsində 92% dəqiqliyə çatıb və yuxu, infeksiya, zədə və ürək-damar problemləri ilə bağlı tapşırıqlarda dəqiqliyin davamlı şəkildə artmasını təmin edib.
    Linki kopyala

    Bənzər xəbərlər

    Oxşar xəbərlər
    Microsoft milyonlarla insanın süni zəkadan istifadənin öyrədilməsinə 4 milyard dollar vəsait ayırıb
    microsoft-milyonlarla-insanin-suni-zekadan-istifadenin-oyredilmesine-4-milyard-dollar-vesait-ayirib
    Süni zəka qan vasitəsilə bağırsaq xərçəngini istənilən mərhələdə dəqiq təyin edir
    suni-zeka-qan-vasitesile-bagirsaq-xercengini-istenilen-merhelede-deqiq-teyin-edir
    Dubayda baş aşpazı süni zəka modeli olacaq restoran fəaliyyət göstərəcək
    dubayda-bas-aspazi-suni-zeka-modeli-olacaq-restoran-fealiyyet-gosterecek
    ChatGPT hiyləgər oyun vasitəsilə Windows açarlarını generasiya edib
    chatgpt-hiyleger-oyun-vasitesile-windows-acarlarini-generasiya-edib
    Meta 200 milyon dollara Apple-ın süni zəka rəhbərini özünə cəlb edib
    meta-200-milyon-dollara-apple-in-suni-zeka-rehberini-ozune-celb-edib