Apple araştırma ekibi, AirPods gibi cihazlarla vücuttan elde edilen kalp seslerinin yapay zeka destekli akustik modeller kullanılarak kalp atış hızını tahmin etme potansiyelini inceleyen bir makale yayımladı.
Araştırmanın başlığı ise “Oskültasyondan Kalp Atış Hızı Tahmini için Temel Model Gizli Gösterimleri” olarak belirlendi. Çalışma, genel ses ve konuşma üzerine eğitilmiş yapay zeka modellerinin kalp seslerinden kalp atış hızını ne denli doğru tahmin edebileceğini sorguluyor.
Ekip, fonokardiyogramlar (kalp sesleri kayıtları) üzerinden kalp atışlarını ne kadar hassas bir şekilde yakalayabildiğini görmek için HuBERT, wav2vec2 ve şirketin kendi geliştirdiği Karşıtlıklı Dil-Ses Ön Eğitimi (CLAP) modeli de dahil olmak üzere toplamda altı önemli temel modeli değerlendirdi.
Bu bulgular, ileride Apple AirPods gibi cihazların sağlık takibi amacıyla kullanılma potansiyeline dair umut veriyor.
ARAŞTIRMANIN DETAYLARI
Araştırma, sağlık görevleri için özel olarak tasarlanmamış olsalar da bu yapay zeka modellerinin, geleneksel yöntemlere kıyasla el yapımı ses özelliklerine dayanan modellere göre daha üst düzey bir performans sergilediğini ortaya koydu.
Apple ekibi, çalışmaları için hastanelerde kayıt altına alınan ve tıp uzmanları tarafından desteklenen 20 saatten fazla kalp seslerinden oluşan kamuya açık bir veri seti kullandı.
Henüz herhangi bir ticari ürün ile ilişkilendirilmemiş olmasına rağmen, bu araştırma Apple’ın mevcut cihazlarıyla sağlık takibi imkanlarını artırma arzusu taşıdığına işaret ediyor.
