新的 Apple Watch AI 模型可以揭示隐藏的健康状况
快速阅读: 《麦克谣言》消息，苹果支持的AI模型利用Apple Watch行为数据，比传统方法更准确预测健康状况。研究显示，该模型在检测多种健康问题上表现优异，未来或提升Apple Watch健康功能。
由苹果公司支持的一项AI模型，利用Apple Watch的行为数据进行训练，如今能够比传统的基于传感器的方法更准确地预测多种健康状况。根据最近发表的一项研究显示，这项技术在健康预测方面展现出显著优势。
这篇题为《超越传感器数据：可穿戴设备行为数据的基础模型改善健康预测》的研究论文介绍了一种机器学习模型，该模型通过分析用户的行为来识别潜在的健康问题。与以往专注于实时传感器输出（如心率或血氧水平）的方法不同，新模型能够识别人们随时间变化的运动、睡眠和锻炼模式。
这项研究的核心是一种研究人员称为“可 wearable 行为模型”（WBM）的基础模型。它分析高级行为指标，如步数、睡眠时长、心率变异性以及活动能力，这些指标均通过Apple Watch使用本地算法计算得出。
研究人员发现，这种方法使AI模型在检测某些健康状况方面比仅依赖直接生物特征数据的模型更加有效。WBM在识别稳定健康状态（如一个人是否服用β受体阻滞剂）以及短暂性健康状况（如睡眠质量或呼吸道感染）方面表现出特别强的性能。在结合传统生物特征数据的情况下，该模型在检测怀孕方面的准确率高达92%。
苹果公司通过“心脏与运动研究”收集了该模型的数据，该研究涉及超过16万名自愿通过Apple Watch和iPhone分享数据的参与者。该基础模型训练数据超过25亿小时，并在57项不同的健康相关预测任务上进行了评估。它使用一种时间序列机器学习模型结构，旨在识别几天或几周内行为的变化，使其能够识别随时间发展而非瞬间发生的健康状况。
研究人员认为，可穿戴设备现在已经发展到可以大规模支持这种人工智能驱动分析的阶段。未来这种模型是否会集成到面向用户的功能中尚不确定，但这也表明当前的Apple Watch硬件在准确和智能的健康分析方面还有很大的潜力。
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