Apple’ın araştırma ekibi, AirPods gibi cihazlarla elde edilen kalp sesleri üzerinden yapay zeka destekli akustik modeller kullanarak kalp atış hızını tahmin etme olasılıklarını ele alan bir makale yayımladı.
“Oskültasyondan Kalp Atış Hızı Tahmini için Temel Model Gizli Gösterimleri” başlığını taşıyan bu çalışma, genel ses ve konuşma alanında eğitilmiş temel yapay zeka modellerinin kalp seslerinden kalp atış hızını ne ölçüde doğru bir şekilde tahmin edebileceğini değerlendiriyor.
Araştırma, fonokardiyogram adı verilen kalp sesleri kayıtlarını ne denli başarıyla analiz edebildiklerini görmek amacıyla HuBERT, wav2vec2 ve Apple’ın geliştirdiği Karşıtlıklı Dil-Ses Ön Eğitimi (CLAP) gibi altı önemli model üzerinde testler yaptı.
Bu durum, Apple AirPods ve benzeri cihazların sağlık takibi alanında potansiyel bir rol üstlenebileceğini gösteriyor.
ARAŞTIRMANIN DETAYLARI
Çalışma, sağlık uygulamaları için özel olarak tasarlanmamış yapay zeka modellerinin, geleneksel el yapımı ses özelliklerine dayanan yöntemlerden daha etkili olduğunu ortaya koydu.
Apple araştırma ekibi, bu projede hastanelerde kaydedilmiş ve tıbbi uzmanlarca kendi açıklamalarıyla desteklenen 20 saatten fazla kalp seslerinden oluşan kamuya açık bir veri seti kullandı.
Henüz herhangi bir ticari ürüne dayanmayan bu araştırma, Apple’ın mevcut cihazlarında daha fazla sağlık izleme özelliği geliştirme amacını gözler önüne seriyor.
