ИИ-модель MIT научилась выявлять болезни по данным Apple Watch

Apple Watch диагностируют болезни: ИИ от MIT распознаёт гипертонию и усталость с высокой точностью
Автор: Алексей Новиков , Редактор Фото: © A. Krivonosov
В мире

Учёные из Массачусетского технологического института и компании Empirical Health разработали новую модель искусственного интеллекта, способную с высокой точностью выявлять заболевания на основе биометрических данных, собранных Apple Watch. Исследование опирается на архитектуру JEPA, предложенную Яном Лекуном. В отличие от классических методов, она не восстанавливает пропущенные значения буквально, а учится понимать скрытый смысл данных — подход, идеально подходящий для анализа неполных и разрозненных метрик с носимых устройств.

Исследование охватило более 16 тысяч человек, за которыми наблюдали на протяжении нескольких лет — всего обработано три миллиона дней активности. В учёт брались 63 типа показателей, включая данные о сердечном ритме, дыхании, сне, уровне активности и других биомаркерах. Хотя у большинства участников не было медицинских диагнозов, модель JETS сумела обучиться на общем массиве, а затем была донастроена на размеченной выборке.

Чтобы адаптировать архитектуру к анализу временных рядов, каждый замер превращался в токен, после чего применялось маскирование и обучение на предсказание скрытых представлений. В тестах JETS превзошла несколько сильных базовых моделей, показав AUROC 86,8% при диагностике гипертонии, 81% — синдрома хронической усталости и снова 86,8% — при выявлении дисфункции синусового узла.

Как отмечает издание «Пепелац Ньюс», AUROC отражает способность модели различать вероятные и маловероятные случаи, а не просто «точность». Преимущество новой архитектуры видно даже на фоне лучших традиционных решений. Исследование подтверждает потенциал носимых устройств как инструмента раннего выявления заболеваний. При использовании правильного подхода к обучению нейросетей даже неполные данные из повседневных гаджетов могут стать основой для серьёзной медицинской диагностики.