Нова функція дозволяє слухати статті в зручному форматі завдяки технології від Respeecher. Насолоджуйтесь контентом у будь-який час – у дорозі, під час тренувань або відпочинку.
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Режим читання
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Завершити
Слухайте з будь-якого місця
Просто виділіть частину тексту, щоб почати прослуховування з відповідного абзацу. Спробуйте — це зручно!
Apple створив ШІ, який може передбачати стани здоров’я за поведінковими даними з точністю до 92%. Нову модель навчали на понад 2,5 мільярдах годин даних користувачів Apple Watch та iPhone. Про це пише 9to5Mac.
Що сталося
Apple представив нову модель штучного інтелекту WBM (Wearable Behavior Model), яка аналізує поведінкові дані користувачів — зокрема, сон, активність, мобільність та дихання — і на їхній основі з високою точністю визначає стани здоров’я. Модель навчали на 2,5 мільярдах годин даних із Apple Watch та iPhone понад 160 тисяч учасників дослідження Apple Heart and Movement Study. У низці випадків вона перевершила традиційні алгоритми, що працюють із сирими сигналами з датчиків, як-от серцевий ритм чи рівень кисню в крові.
Модель WBM особливо ефективна у виявленні тимчасових станів, наприклад вагітності, інфекцій чи якості сну, а також хронічних — таких як гіпертонія чи вплив ліків. Гібридна модель, що поєднує WBM із даними фотоплетизмографії (PPG), досягла точності 92% у виявленні вагітності.
Чому це цікаво
На відміну від класичних біомедичних підходів, нова модель Apple орієнтується на повсякденну поведінку користувача, яку легше відстежити та інтерпретувати. Це відкриває нові можливості для раннього виявлення проблем і персоналізованої профілактики. Крім того, WBM не потребує збору надточних фізіологічних даних у режимі реального часу — цього досить для довгострокового моніторингу.
Що далі
Apple планує й надалі розвивати дослідження в цьому напрямі. Автори підкреслюють, що WBM не замінює традиційні моделі на основі сирих сигналів, а доповнює їх — разом вони дозволяють краще відстежувати здоров’я та фіксувати критичні зміни на ранньому етапі. Дослідження опубліковане у відкритому доступі і продовжує серію наукових робіт у межах ініціативи Apple Heart and Movement Study.