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蘋果AI模型新突破,健康狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率最高達(dá)92%

發(fā)布時(shí)間:2025-07-11 13:16:00

7 月 11 日消息,蘋果與美國心臟協(xié)會(huì)以及哈佛醫(yī)學(xué)院附屬布萊根婦女醫(yī)院合作的最新研究表明,用戶行為數(shù)據(jù)(活動(dòng)量、睡眠、運(yùn)動(dòng)等)可能比心率、血氧等傳統(tǒng)生物指標(biāo)更能反映健康狀況。

為驗(yàn)證此觀點(diǎn),研究人員利用超過 25 億小時(shí)的穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)訓(xùn)練新型底層模型 WBM(穿戴設(shè)備行為模型),發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)顯著超越現(xiàn)有方案。

結(jié)果顯示,該模型性能可匹敵甚至超越基于原始傳感器數(shù)據(jù)的現(xiàn)有模型。與此前依賴心率傳感器(PPG)或心電圖(ECG)等原始數(shù)據(jù)的健康模型不同,WBM 直接學(xué)習(xí)更高階的行為指標(biāo):步數(shù)、步態(tài)穩(wěn)定性、活動(dòng)能力、最大攝氧量(VO? max)等(基于 Apple Watch 持續(xù)生成)。

通過結(jié)合 WBM 和 PPG 數(shù)據(jù)表征,研究團(tuán)隊(duì)在整體層面上實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確的結(jié)果,例如混合模型在妊娠檢測(cè)方面有著高達(dá) 92% 的準(zhǔn)確率,并在睡眠質(zhì)量、感染、損傷以及心房顫動(dòng)檢測(cè)等心血管相關(guān)任務(wù)方面持續(xù)提升。

WBM 使用的指標(biāo)雖源于傳感器,但經(jīng)提煉后更能突出真實(shí)行為模式與健康趨勢(shì),具有更高穩(wěn)定性、可解釋性及長期建模適配性。

其預(yù)印論文已于 6 月 30 日發(fā)布在 arxiv 上,標(biāo)題為《超越傳感器數(shù)據(jù):穿戴設(shè)備行為數(shù)據(jù)的底層模型提升健康預(yù)測(cè)能力》,源自蘋果心臟與運(yùn)動(dòng)研究(AHMS)。

消費(fèi)級(jí)穿戴設(shè)備(如智能手表和健身追蹤器)提供跨健康領(lǐng)域的豐富信息... 健康監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵是檢測(cè)靜態(tài)健康狀態(tài)(如吸煙史、高血壓病史、β 受體阻滯劑使用情況)和動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)(如睡眠質(zhì)量、當(dāng)前妊娠狀態(tài))。此類預(yù)測(cè)需以人類行為的時(shí)間尺度(日 / 周)為基準(zhǔn),而非原始傳感器數(shù)據(jù)的秒級(jí)時(shí)間尺度...

盡管既往研究多聚焦原始傳感器數(shù)據(jù)建模,但穿戴設(shè)備的高階行為信息(體力活動(dòng)、心血管健康、活動(dòng)能力指標(biāo))才是解決此類檢測(cè)任務(wù)的天然數(shù)據(jù)類型。不同于原始傳感器,這些高階行為指標(biāo)經(jīng)由嚴(yán)格驗(yàn)證的算法處理生成,由專家精選以匹配生理相關(guān)量與健康狀態(tài)。更重要的是,這些數(shù)據(jù)反映個(gè)體行為模式而非純生理信號(hào)。行為數(shù)據(jù)對(duì)健康檢測(cè)極具潛力 —— 例如,表征步態(tài)與整體活動(dòng)水平的指標(biāo)可能對(duì)檢測(cè)妊娠等動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)至關(guān)重要。

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