Một nghiên cứu mới đây từ các nhà khoa học MIT và Empirical Health đã sử dụng dữ liệu từ Apple Watch của 16,522 người trong suốt 3 triệu ngày để phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán các tình trạng bệnh lý với độ chính xác đáng kinh ngạc. Nghiên cứu này, được đăng trên tạp chí NeurIPS, đã áp dụng kiến trúc JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture), một phương pháp học tập không cần giám sát, để phân tích dữ liệu từ các thiết bị đeo.
Kiến trúc JEPA, do nhà khoa học AI Yann LeCun đề xuất, giúp AI hiểu ý nghĩa của những dữ liệu bị thiếu thay vì cố gắng tái tạo chúng. Trong trường hợp của nghiên cứu này, mô hình đã phân tích các chỉ số sức khỏe như nhịp tim, giấc ngủ và hoạt động thể chất, ngay cả khi dữ liệu không đầy đủ hoặc có khoảng trống. Điều này cho phép AI dự đoán các bệnh như cao huyết áp (với độ chính xác 86.8%), rung nhĩ (70.5%), hội chứng mệt mỏi mạn tính (81%), và hội chứng suy nút xoang (86.8%).
Điểm đặc biệt của nghiên cứu là chỉ 15% số người tham gia có hồ sơ bệnh án được gắn nhãn, có nghĩa là 85% dữ liệu còn lại không thể sử dụng theo các phương pháp học có giám sát truyền thống. Thay vào đó, mô hình JETS đã tự học từ toàn bộ bộ dữ liệu và sau đó tinh chỉnh trên tập dữ liệu có nhãn. Kết quả cho thấy tiềm năng to lớn của việc sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đeo thông minh như Apple Watch trong việc chẩn đoán và theo dõi sức khỏe. Theo 9to5Mac.
