Изследването показва обещаващи резултати, но има сериозни ограничения при демографията и методологията

Изследователи, финансирани от Apple, създадоха изкуствен интелект, който може да предсказва определени здравословни състояния с висока точност, анализирайки поведенчески данни от носими устройства. Новият модел постига до 92% точност при откриване на бременност, когато се комбинира с традиционни сензорни данни.

Проучването, публикувано като preprint в ArXiv на 30 юни 2025 г., представя Wearable Behavior Model (WBM) - система, която анализира поведенчески показатели вместо суровите данни от сензорите. Въпреки обещаващите резултати, изследването има значителни ограничения, които поставят под въпрос приложимостта му в реалния свят.

Обучение с милиарди часове данни

Моделът е обучен с данни от над 161,855 участници в Apple Heart and Movement Study, събирайки повече от 2,5 милиарда часа информация от Apple Watch и iPhone. Системата анализира 27 поведенчески показателя, включително брой стъпки, темпо на ходене, качество на съня и вариабилност на сърдечния ритъм.

При тестване върху 57 здравни задачи, WBM превъзхожда традиционните модели, базирани само на сензорни данни, в повечето случаи. Най-впечатляващите резултати се постигат при комбинирането на поведенчески данни с традиционни биометрични измервания.

Сериозни ограничения в методологията

Въпреки обещаващите цифри, изследването има редица сериозни ограничения. Първо, то е публикувано като preprint в ArXiv, което означава, че не е преминало през традиционния процес на партньорско рецензиране в научно списание.

По-важното е, че изследването страда от значителни демографски пристрастия. Участниците са изключително собственици на Apple устройства - предимно млади, богати и технологично грамотни хора. Този демографски профил не е представителен за общата популация, което поставя под въпрос възможността резултатите да се приложат при по-широк кръг от хора.

"Изискването да притежаваш Apple продукт пристрастява изследването към млада, заможна и технологично компетентна популация", отбелязват изследователи в списание The Lancet Digital Health в анализ на подобни проучвания.

Проблеми с точността при различни групи

Научни изследвания показват, че носимите устройства като Apple Watch имат различна точност при различни етнически групи и възрасти. Например, измерванията на сърдечната честота могат да бъдат по-неточни при хора с по-тъмна кожа поради особеностите на оптичните сензори.

Освен това, проучвания като MIPACT от Университета на Мичиган показват значителни разлики в базовите здравни показатели между различните расови и етнически групи, което прави обобщаването на резултатите от хомогенна група участници проблематично.

Недостъпност на суровите данни

Още един проблем е ограниченият достъп до суровите данни и алгоритмите на Apple. Компанията може да променя алгоритмите си без предварително уведомление, което може да доведе до непоследователност в данните и затруднения при независимо потвърждаване на резултатите.

Бъдещи перспективи с предпазливост

Въпреки ограниченията, изследването показва потенциала на поведенческите данни за здравно наблюдение. Подходът може да бъде особено полезен за проследяване на промени във времето при конкретни състояния като качество на съня или физическа активност.

Експертите обаче призовават за предпазливост при интерпретацията на резултатите. Необходими са допълнителни изследвания с по-разнообразни участници и независимо партньорско рецензиране, преди технологията да може да се счита за надеждна за широко приложение в здравеопазването.