Apple’ın araştırma ekibi, AirPods gibi cihazlar aracılığıyla vücuttan kaydedilen kalp seslerini yapay zeka destekli akustik modeller kullanarak analiz etme potansiyelini araştıran yeni bir makale yayımladı.
Makale, “Oskültasyondan Kalp Atış Hızı Tahmini için Temel Model Gizli Gösterimleri” başlığıyla, genel ses ve konuşma üzerine eğitilmiş yapay zeka modellerinin kalp seslerinden kalp atış hızını tahmin etme yeteneğini değerlendiriyor.
Araştırmacılar, fonokardiyogram denilen kalp sesleri kayıtları üzerinden bu tahminleri yapabilmek için HuBERT, wav2vec2 ve Apple tarafından geliştirilmiş olan Karşıtlıklı Dil-Ses Ön Eğitimi (CLAP) gibi altı önemli temel modeli test etti.
Bu durum, Apple AirPods gibi cihazların sağlık takibi alanında potansiyel bir kullanım alanı kazandırabileceğinin sinyallerini veriyor.
ARAŞTIRMANIN DETAYLARI
Çalışma, sağlıkla ilgili görevler için özel olarak tasarlanmamış olmasına rağmen, bu yapay zeka modellerinin el yapımı ses özelliklerine dayanan geleneksel yöntemlerden daha etkili olduğunu gösterdi.
Apple ekibi, bu araştırmaya kaynak sağlamak için hastanelerde tıbbi uzmanlar tarafından desteklenen ve 20 saatten fazla kalp sesini içeren kamuya açık bir veri seti kullandı.
Henüz ticari bir ürüne bağlı olmamakla birlikte, Apple’ın mevcut cihazlarıyla daha fazla sağlık takibi özelliği ekleme niyeti anlaşılmakta.
