Apple Destekli Yeni Yapay Zeka Tabanlı Sağlık Tahmin Modeli

Gelişmiş Davranışsal Verilerle Sağlık Takibi Devrimi

Apple’ın öncülüğünde gerçekleştirilen yeni bir araştırma, günlük yaşamımızda yaptığımız hareketler, uyku düzenimiz ve egzersiz alışkanlıklarımızın, sağlık durumumuz hakkında önemli ve değerli ipuçları barındırdığını ortaya koydu. Bu çalışmada, özellikle Apple Watch ve iPhone gibi cihazlar aracılığıyla toplanan büyük veri setleri, yapay zekâ algoritmalarıyla birleştirilerek daha önce erişilemeyen detaylı sağlık analizleri mümkün hale getirildi.

Çalışmanın temelini oluşturan yeni model, geleneksel sensör verilerinin ötesine geçerek, uzun vadeli davranışsal ölçümlerden öğreniyor. Bu sayede, günlük hareketlerimiz, uyku kalitemiz ve hareketlilik seviyelerimiz gibi faktörlerin, sağlıkla ilgili önemli göstergeleri nasıl yansıttığını ortaya çıkarıyor. Bu kapsamda geliştirilen sistem, özellikle kişisel sağlık takibinde yeni bir dönemi başlatıyor.

Wearable Behavior Model (WBM) ve İşleyişi

Wearable Behavior Model (WBM) adı verilen bu yeni yapay zekâ sistemi, toplamda 161.855 katılımcıdan alınan ve toplamda 2.5 milyar saatlik veri üzerinden eğitildi. Verilerin büyük bir bölümü, adım sayısı, yürüme dengesi, hareketlilik ve uyku süreleri gibi davranışsal parametrelerden oluşuyor. Bu parametreler, uzun vadeli sağlık eğilimlerini tespit etmek üzere tasarlandı ve kullanıcılara kişiselleştirilmiş sağlık önerileri sunmayı amaçlıyor.

Hamileliği %92 Doğrulukla Tespit Eden Hibrit Model

Özellikle dikkat çeken gelişmelerden biri, hamileliği %92 doğruluk oranıyla tespit edebilen hibrit sağlık modeli oldu. Bu model, geleneksel sensörlerin sağladığı kalp atış hızı veya kandaki oksijen seviyeleri gibi anlık verilerin yanı sıra, haftalık veya aylık davranışsal kalıpları analiz ediyor. Bu sayede, hamilelik gibi uzun vadeli ve değişken sağlık durumlarını daha kesin ve güvenilir biçimde belirleyebiliyor.

Çalışmada kullanılan bu model, insanların günlük ve haftalık davranışlarını temel alan ölçümlerden oluşuyor ve bu veriler, insanlar tarafından anlaşılabilir ve yorumlanabilir biçimde hazırlanıyor. Böylece, sistem hem uzun vadeli eğilimleri yakalayabiliyor hem de kişiye özel sağlık durumlarını daha doğru saptayabiliyor.

Performans ve Gelecek Perspektifi

WBM modeli, toplamda 57 farklı sağlık tahmininde test edilerek oldukça kapsamlı sonuçlar verdi. Bu testlerde, geleneksel sensör tabanlı modellerle kıyaslandığında, 18 görevde daha üstün performans sergiledi. Ayrıca, uyku kalitesi, solunum enfeksiyonları, hamilelik durumu gibi dinamik ve değişken sağlık göstergelerinde ise neredeyse tüm testlerde daha başarılı sonuçlar elde edildi. En dikkate değer başarı ise, bu yeni model ve geleneksel modellerin bir araya getirildiği hibrit sistemde görüldü. Bu sistem sayesinde, özellikle hamilelik tespiti alanında %92 doğruluk oranına ulaşılması sağlandı.

Gelecekte Sağlık Takibinde Yeni Dönem

Bu araştırma, davranışsal verilerin, sadece sensör verilerinin yerine değil, onları tamamlayıcı olarak kullanılması gerektiğine işaret ediyor. Uzun vadeli davranış kalıplarını, kısa vadeli fizyolojik verilerle birlikte analiz etmek, sağlıkta erken teşhis ve müdahale imkanlarını büyük ölçüde artırabilir. Böylece, kişisel sağlık takibi daha doğru, güvenilir ve kişiselleştirilmiş hale geliyor.

Sonuç olarak, Apple ve işbirliği yaptığı araştırmacılar, bu teknolojik gelişmelerle sağlık alanında devrim yaratmayı hedefliyor. Bu sayede, bireylerin yaşam kalitesi yükselirken, sağlık sistemlerinin de daha etkin ve önleyici yaklaşımlara geçmesi mümkün olacak.

Kaynak: Webtekno