دراسة: ساعة آبل يمكنها اكتشاف الحمل بدقة 92%

تجمع ساعة آبل كمًا هائلاً من البيانات الصحية، ولا تزال آبل، بالتعاون مع الباحثين، تعمل على تطوير جميع الميزات التي توفرها هذه البيانات، ويبدو الآن أن ساعة آبل القادمة قد تضيف اختبار الحمل كميزة جديدة، إذ اكتشف الباحثون أن البيانات التي تجمعها الساعة يمكن استخدامها لهذا الغرض بدقة فائقة.

وفقًا لدراسة نُشرت حديثًا، يتمتع نموذج ذكاء اصطناعي مُطور بدعم من آبل بقدرة على اكتشاف الحالات الصحية، مثل الحمل، بدقة مذهلة، بالاعتماد فقط على البيانات السلوكية المُجمعة من أجهزة مثل ساعة آبل وآيفون.

وتُقدم الدراسة، التي تحمل عنوان "ما وراء بيانات الاستشعار: النماذج الأساسية للبيانات السلوكية من الأجهزة القابلة للارتداء تُحسّن التنبؤات الصحية"، والتي نشرها موقع 9to5Mac، نوعًا جديدًا من نماذج التعلم الآلي يُعرف باسم نموذج السلوك القابل للارتداء (WBM).

وعلى عكس نماذج الصحة التقليدية التي تعتمد على بيانات الاستشعار الخام، مثل معدل ضربات القلب أو مستويات الأكسجين في الدم، يُقال إن نموذج WBM مُدرّب على أنماط سلوكية طويلة المدى. تشمل هذه البيانات مستويات النشاط، وجودة النوم، والحركة، وتقلب معدل ضربات القلب، وغيرها من المقاييس الصحية عالية المستوى التي تم حسابها بالفعل بواسطة خوارزميات ساعة Apple Watch.

كيف يعمل؟

يُقال إن WBM يُركز على سلوك المستخدمين بدلاً من التركيز على الارتفاعات البيومترية قصيرة المدى. يُحلل النموذج الأنماط أسبوعيًا باستخدام بنية من الجيل التالي تُسمى Mamba-2، وهي فعّالة بشكل خاص في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الروتين البشري. يُمكّنه هذا من اكتشاف التغيرات الدقيقة والتراكمية التي قد تُشير إلى أي شيء، من قلة النوم إلى التهابات الجهاز التنفسي أو حتى الحمل في مراحله المبكرة.

نموذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن الحمل

فيما يتعلق بكشف الحمل تحديدًا، حقق WBM دقة تصل إلى 92% باستخدام الرؤى اليومية والبيانات البيومترية التقليدية مثل PPG (تخطيط التحجم الضوئي)، أثبت هذا النهج الهجين فعاليته بشكل خاص، متجاوزًا النماذج التي اعتمدت فقط على معدل ضربات القلب الخام أو مستويات الأكسجين. في الواقع، وجد الباحثون أن المقاييس السلوكية، مثل التغيرات في المشية وأنماط الحركة والتحولات في مدة النوم، كانت من بين أكثر المؤشرات موثوقية للحمل المبكر.

وتجدر الإشارة إلى أن الدراسة لا تقترح استبدال بيانات الاستشعار الخام كليًا، بل تدعو إلى اتباع نهج مُشترك. في حين أن البيانات البيومترية الآنية قادرة على كشف الأحداث الفسيولوجية الحادة، يُقال إن البيانات السلوكية تُقدم صورة أشمل للاتجاهات الصحية على المدى الطويل. كما وُجد أن هذه الطريقة ثنائية المدخلات هي الأكثر فعالية في مجموعة من حالات الاستخدام، بدءًا من اكتشاف التهابات الجهاز التنفسي ووصولًا إلى تحديد ما إذا كان الشخص يتناول أدوية مُحددة، مثل حاصرات بيتا.