Исследование, проведённое при участии компании Apple, показало, что данные о привычках и поведении человека оказываются более ценными для оценки его здоровья, чем традиционные показатели, такие как пульс или уровень кислорода в крови. В рамках этого исследования ученые создали нейронную модель, названную WBM, и обучили её на информации, полученной от более чем 160 000 пользователей с iPhone и Apple Watch.

Главная особенность новой системы — анализ долгосрочных поведенческих факторов, имеющих влияние на здоровье в будущем. Среди них — количество ежедневных шагов, стабильность походки, общая активность и насыщение крови кислородом. В отличие от предыдущих моделей, которые основывались на краткосрочных данных сенсоров, новая модель учитывает поведенческие показатели.

Результаты показали, что нейросеть WBM превосходит по точности другие системы, анализирующие только сырые сигналы сенсоров. В частности, новая разработка оказалась более эффективной при прогнозировании состояния здоровья и выполнении задач, связанных с оценкой сна, выявлением инфекций или беременностью. Однако они показали меньшую точность при диагностике диабета.

В конечном итоге, специалисты объединяют краткосрочные и долгосрочные данные в единую модель, что позволяет максимально точно определять наличие беременности и улучшать диагностику для таких состояний, как нарушения сна, инфекции, травмы или сердечно-сосудистые заболевания, с точностью достигшей 92 %.

Источник: @wylsared