Apple tarafından desteklenen yeni bir çalışma, Apple Watch ve iPhone’dan toplanan günlük aktivite ve uyku verilerini kullanarak oluşturulan yapay zekâ modelinin, sağlık durumlarını tespit etmede etkileyici sonuçlar verdiğini ortaya koydu. Bu model, geleneksel sensör verilerine kıyasla hamilelik gibi geçici ve dinamik sağlık durumlarını daha doğru belirleyebiliyor.

Giyilebilir Teknoloji ve Sağlıkta Yeni Bir Dönem

Apple Kalp ve Hareket Araştırması kapsamında geliştirilen Wearable Behavior Model (WBM), 161.855 katılımcıdan 2.5 milyar saatlik veri toplayarak eğitildi. Adım sayısı, yürüme dengesi, hareketlilik ve uyku süresi gibi davranışsal parametreleri analiz eden bu sistem, sağlık tahminlerinde uzun vadeli ve tutarlı sonuçlar ortaya koyuyor.

Hibrit Modelle %92 Doğruluk

WBM, kalp atış hızı ve kandaki oksijen gibi anlık sensör verileri yerine haftalık davranış blokları üzerinden çalışıyor. Model, 57 farklı sağlık durumunu analiz ettiği testlerde, özellikle dinamik sağlık değişikliklerinde geleneksel modellere üstünlük sağladı. İki modelin birleşimiyle oluşturulan hibrit sistem, hamilelik tespitinde %92 doğruluk oranına ulaştı ve alanında dikkat çekici bir başarı gösterdi.

Davranışsal Veriler Sağlık Takibinde Tamamlayıcı Rolde

Araştırma, davranışsal verilerin sensör verilerinin yerini almak yerine, onları destekleyici nitelikte kullanılmasının önemini vurguluyor. Kısa vadeli fizyolojik veriler ile uzun dönemli davranış kalıplarının birlikte değerlendirilmesi, sağlık durumundaki değişikliklerin daha erken ve güvenilir şekilde tanımlanmasını mümkün kılıyor.