Apple slaví revoluční úspěch s AI technologií pro měření tepu. Ve studii vykazuje extrémní přesnost
- Apple úspěšně otestoval umělou inteligenci pro přesný odhad srdeční frekvence ze zvukových nahrávek srdce
- Interní model CLAP dosáhl lepších výsledků než tradiční metody
- Budoucí aplikace této technologie mohou zahrnovat zařízení jako AirPods či Apple Watch
Apple nedávno publikoval zajímavou studii, která zkoumala schopnosti umělé inteligence odhadnout srdeční frekvenci z obyčejných stetoskopických záznamů srdce. Výsledky jsou překvapivě pozitivní, ačkoliv testované modely nebyly primárně vyvinuty pro zdravotnické aplikace. Ukazuje se, že chytré algoritmy mají v oblasti sledování zdraví větší potenciál, než se původně očekávalo.
Jak studie probíhala?
Výzkumný tým společnosti Apple vzal šest populárních modelů umělé inteligence, původně trénovaných na zvuk a řeč, a prověřoval, zda dokážou odhadnout tepovou frekvenci ze srdečních zvukových nahrávek – tzv. fonokardiogramů. Přestože tyto modely nebyly explicitně vyvinuty pro analýzu srdečních dat, výsledky byly překvapivě dobré a srovnatelné s tradičními metodami, které se opírají o ručně vytvořené akustické rysy.
Výzkum probíhal na veřejně dostupné sadě nahrávek, která obsahovala přes 20 hodin skutečných nemocničních srdečních zvuků. Nahrávky byly rozděleny na krátké pětisekundové segmenty, z nichž vzniklo přibližně 23 tisíc útržků. Tyto segmenty byly následně použity k tréninku neuronové sítě, která měla odhadovat srdeční frekvenci.
Nejlépe uspěl interní model Applu
Nejvýraznější úspěch zaznamenal interní model Applu nazvaný CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining), trénovaný na třech milionech zvukových vzorků. CLAP výrazně překonal konkurenční základní modely, přičemž nejpřesnější odhady srdeční frekvence přinášely jeho střední vrstvy reprezentace. Zajímavé přitom je, že hlubší vrstvy, které jsou optimalizovány primárně pro jazykové úlohy, se ukázaly jako méně užitečné.
Klíčové poznatky studie
Jedním ze zásadních závěrů výzkumu je, že kombinace tradičních metod zpracování signálů a moderní umělé inteligence poskytuje nejspolehlivější výsledky. Oba přístupy se doplňují – pokud selže jeden, druhý obvykle dokáže mezery spolehlivě vyplnit. Apple nyní lépe rozumí tomu, které části modelů poskytují nejrelevantnější informace pro zdravotní sledování.
Co s tím Apple bude dělat?
Výzkumníci plánují další zdokonalování těchto modelů pro praktické zdravotnické aplikace. Chtějí také vytvořit lehčí verze vhodné pro zařízení s nízkou spotřebou energie, jako jsou chytré hodinky nebo sluchátka. V plánu mají také detailnější zkoumání různých bioakustických signálů a jejich využití pro detekci dalších zdravotních parametrů.
Mezi hlavní budoucí cíle patří:
- Kombinovat akustické rysy s reprezentacemi umělé inteligence pro přesnější analýzy.
- Jemné přizpůsobování modelů konkrétním zdravotním aplikacím.
- Rozšíření studie na další klinicky relevantní data.
- Vytvoření efektivnějších a méně náročných modelů pro praktické využití.
Apple má v rukou nový potenciál pro zdravotnické technologie
Studie zatím sice nenabízí žádné konkrétní produkty ani klinická tvrzení, ale její potenciál je obrovský. Pokud se Apple rozhodne tyto technologie implementovat, mohly by se brzy objevit například ve sluchátkách AirPods, která díky mikrofonům v uších mohou snadno monitorovat srdeční frekvenci uživatelů. Tím se otevírají zcela nové možnosti pro každodenní zdravotní monitoring milionů lidí po celém světě. Celé znění studie naleznete zde.
