Apple Watch yapay zeka ile daha detaylı kalp sağlığı verilerini gösterebilir
Yeni bir çalışma, yapay zekanın Apple Watch'un optik sensöründen daha derin kalp verilerinin nasıl açığa çıkarılabileceğini gösterdi.
Birkaç gün önce, Apple'ın bir gün AirPods'larda beyin dalgası sensörlerini kullanarak uyku kalitesini nasıl ölçebileceği ve hatta nöbetleri nasıl tespit edebileceği incelenmişti.
Yeni bir makale, şirketin yapay zekanın yardımıyla kalp sağlığı konusunda daha derin içgörüler elde ettiğini gösteriyor. İşte detaylar...
Apple Watch sağlık taramalarında lider
Apple, watchOS 26 ile birlikte Apple Watch'ta Hipertansiyon bildirimlerini kullanıma sundu.
Şirketin açıklaması şu şekilde:
Apple Watch'taki hipertansiyon bildirimleri, kullanıcının kan damarlarının kalp atışlarına nasıl tepki verdiğini analiz etmek için optik kalp sensöründen gelen verileri kullanır. Algoritma, arka planda pasif olarak çalışarak verileri 30 günlük süreler boyunca inceler ve sürekli hipertansiyon belirtileri tespit ederse kullanıcıları bilgilendirir.
Kenan Erginer
Bu özellik tıbbi düzeyde bir teşhis aracı olmaktan uzak olsa da ve Apple, "hipertansiyon bildirimlerinin tüm hipertansiyon vakalarını tespit edemeyeceğini" kabul eden ilk şirket olsa da şirket, özelliğin "ilk yıl içinde teşhis konulmamış hipertansiyonu olan 1 milyondan fazla kişiye bildirimde bulunmasının" beklendiğini iddia ediyor.
Bu özelliğin önemli bir yönü, anlık ölçümlere değil, 30 günlük periyotlardaki verilere dayanmasıdır; bu da algoritmalarının gerçek zamanlı hemodinamik okumalar üretmek veya belirli kardiyovasküler parametreleri tahmin etmek yerine eğilimleri analiz ettiği anlamına gelir.
İşte tam da bu noktada Apple'ın yeni araştırması devreye giriyor.
Optik sensörden daha fazla veri alınıyor
Baştan belirtmekte fayda var: Bu çalışmada hiçbir noktada Apple Watch'tan bahsedilmiyor ve gelecek ürünler veya özellikler hakkında herhangi bir iddiada bulunulmuyor.
Bu çalışma, Apple'ın Makine Öğrenmesi Araştırmaları blogundan çıkan çoğu (hatta tamamı) çalışma gibi, temel araştırmalara ve teknolojinin kendisine odaklanıyor.
Apple, "PPG sinyallerinden doğrudan kardiyovasküler biyobelirteçleri tahmin etmek için hemodinamik simülasyonları ve etiketlenmemiş klinik verileri kullanan bir hibrit yaklaşım" öneriyor.
Başka bir deyişle, araştırmacılar, Apple Watch'ta kullanılan aynı optik algılama yöntemi olan basit bir parmak nabız sensörü kullanılarak daha derin kardiyak ölçümlerin tahmin edilmesinin mümkün olduğunu gösteriyor.
Didem Bektaş
Apple araştırmacılarının yaptığı şey, etiketli simüle edilmiş arteriyel basınç dalga formlarından (APW) oluşan büyük bir veri kümesi ve eş zamanlı gerçek dünya APW ve PPG ölçümlerinden oluşan bir veri kümesi elde etmekti.
Daha sonra, PPG verilerinin eş zamanlı olarak gerçekleşen APW'ye nasıl eşleneceğini öğrenmek için üretken bir model eğittiler.
Bu, onların kısaca, PPG ölçümlerinden APW verilerini çalışmanın amaçları doğrultusunda yeterli hassasiyetle çıkarsamalarına olanak sağladı.
Daha sonra yorumlanan APW'leri, bu verilerden inme hacmi ve kalp debisi gibi kardiyak biyobelirteçleri çıkaracak şekilde eğitilmiş ikinci bir modele beslediler.
Bunu, simüle edilmiş APW verilerini, inme hacmi, kardiyak debi ve diğer metrikler için bilinen kardiyovasküler parametre değerleriyle eşleştirerek bu ikinci modeli eğiterek başardılar.
Son olarak, her bir PPG segmenti için birden fazla olası APW dalga formu ürettiler, her biri için karşılık gelen kardiyovasküler parametreleri çıkardılar ve bu sonuçların ortalamasını alarak belirsizlik ölçüsüyle birlikte nihai bir tahmin ürettiler.
Sonuçlar
Tüm eğitim süreci ve model hattı hazır olduğunda, "kardiyak olmayan cerrahi geçiren 128 hastadan alınan APW ve PPG sinyallerini içeren, kardiyovasküler biyobelirteçlerle etiketlenmiş" tamamen yeni bir veri seti seçtiler.
Bu verileri veri tabanından geçirdikten sonra, bunların inme hacmi ve kalp debisi eğilimlerini doğru bir şekilde izlediğini, ancak bunların mutlak değerlerini tam olarak yansıtmadığını gördüler.
Yine de, onların yöntemi geleneksel tekniklerden daha iyi performans göstererek, yapay zeka destekli modellemenin basit bir optik sensörden daha anlamlı kalp içgörüleri çıkarabileceğini gösterdi.
Apple'ın bu özellikleri Apple Watch'a entegre edip etmeyeceğini bilmek imkansız olsa da, şirket araştırmacılarının halihazırda kullanımda olan sensörlerden daha anlamlı ve potansiyel olarak hayat kurtarıcı veriler elde etmenin yeni yollarını aradığını görmek cesaret verici.
