Novidade IA usa dados do Apple Watch para antecipar riscos à saúde

O MIT e a Empirical Health desenvolveram uma novidade utensílio de perceptibilidade sintético (IA) treinada com 3 milhões de dias de dados do Apple Watch. O objetivo é antecipar condições médicas com mais precisão.

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A equipe utilizou informações coletadas de milhares de pessoas para produzir um protótipo capaz de identificar padrões mesmo quando os registros são irregulares ou incompletos, comenta o 9to5Mac.

A base do estudo é a arquitetura JEPA, proposta por Yann LeCun quando ainda era cientista-chefe de IA da Meta. A teoria médio é ensinar o sistema a interpretar o significado de partes ausentes dos dados, em vez de tentar reconstruí-las literalmente.

Em imagens, a JEPA trabalha mascarando segmento do teor e obrigando a IA a entender o contexto. O mesmo princípio foi adequado para séries temporais, nas quais sono, atividade física, respiração e outros dados aparecem de forma irregular ao longo do tempo.

Os pesquisadores reuniram um conjunto longitudinal com dados de 16.522 indivíduos, somando 3 milhões de dias de dados. Cada participante teve 63 métricas diferentes registradas em níveis diários ou inferiores, classificadas em cinco domínios: cardiovascular, respiratório, sono, atividade física e estatísticas gerais.

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Ao confrontar o JETS com modelos de referência (incluindo uma versão baseada em Transformer), a equipe mediu o desempenho usando AUROC e AUPRC. O sistema alcançou destaque em várias áreas.