نشر فريق أبحاث أبل دراسة جديدة تُظهر قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات سماعة الطبيب (مخططات القلب الصوتية)، على الرغم من أن هذه النماذج لم تُصمم أو تُدرب خصيصًا لهذا الغرض.
التجربة والنتائج
استخدم الفريق ستة نماذج أساسية شائعة مُدربة على الصوت أو الكلام، وقاموا باختبار مدى كفاءتها في استخدام تمثيلاتها الصوتية الداخلية لتقدير معدل ضربات القلب.
وفقًا لموقع “9to5Mac” ، كانت النتائج “قوية بشكل مدهش”، حتى مع أن هذه النماذج لم تُصمم لتحليل بيانات الصحة.
الأداء:
أظهرت معظم النماذج أداءً مشابهًا للطرق التقليدية التي تعتمد على ميزات صوتية مُعدّة يدويًا، وهي التقنيات المستخدمة منذ فترة طويلة في نماذج التعلم الآلي.
كان نموذج أبل الداخلي ، وهو نسخة من CLAP (التدريب المسبق اللغوي الصوتي التبايني) المُدرب داخليًا على 3 ملايين عينة صوتية، هو الأفضل أداءً بين جميع النماذج المقارنة.
البيانات المستخدمة
تم تقييم النماذج باستخدام مجموعة بيانات متاحة للعامة، تحتوي على أكثر من 20 ساعة من تسجيلات أصوات القلب الحقيقية في المستشفيات، والتي تم تحليلها وتأكيدها بواسطة خبراء.
قسمت أبل التسجيلات إلى مقاطع قصيرة مدتها 5 ثوانٍ ، مع التقدم ثانيةً تلو الأخرى، ليصل إجمالي المقاطع إلى حوالي 23,000 مقطع من أصوات القلب.
دربت أبل شبكة عصبية على هذه البيانات لتصنيف معدل ضربات القلب إلى قيم نبضات في الدقيقة.
أهمية النتائج
هذه الدراسة تفتح الباب أمام إمكانية تضمين هذه النماذج في أجهزة أبل مثل:
iPhone
Apple Watch
AirPods (التي تعتمد على ميكروفونات داخل الأذن لإلغاء الضوضاء النشط).
قد تُستخدم هذه التقنية مستقبلًا في مراقبة صحة المستخدمين بشكل غير مزعج وبدقة عالية.
خطط المستقبل
يخطط الباحثون في أبل لمواصلة تحسين هذه النماذج لتطبيقات الصحة، مع التركيز على:
بناء إصدارات أخف وزنًا يمكن تشغيلها على الأجهزة منخفضة الطاقة.
استكشاف أصوات أخرى مرتبطة بالجسم، مثل التنفس أو حركات الجهاز الهضمي، لتوفير مزيد من المعلومات الصحية للمستخدمين.
