enflasyonemeklilikötvdövizakpchpmhp
DOLAR
48,0562
EURO
56,2410
ALTIN
7.010,52
BIST
14.396,54
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul
Parçalı Bulutlu
29°C
İstanbul
29°C
Parçalı Bulutlu
Cumartesi Az Bulutlu
30°C
Pazar Az Bulutlu
30°C
Pazartesi Parçalı Bulutlu
31°C
Salı Parçalı Bulutlu
30°C

Apple Watch Verileriyle Eğitilen Yapay Zekâ, Hamileliği %92 Doğrulukla Tespit Edebildi

Giyilebilir teknolojilerin sağlık alanındaki etkileri üzerine yapılan araştırmalar her geçen gün artıyor. Apple’ın desteklediği yeni bir çalışmada, Apple Watch’tan elde edilen davranışsal veriler kullanılarak geliştirilen yapay zekâ modeli, sağlık durumlarının tespitinde dikkat çekici sonuçlar verdi. Modelin özellikle hamilelik gibi geçici sağlık durumlarını yüksek doğrulukla saptayabildiği belirtildi.

Apple Watch Verileriyle Eğitilen Yapay Zekâ, Hamileliği %92 Doğrulukla Tespit Edebildi
12.07.2025 00:40
10
A+
A-

Apple’ın destek verdiği yeni bir araştırma, günlük hareketlerimizden, uykumuza ve egzersiz alışkanlıklarımıza kadar pek çok davranışın sağlıkla ilgili önemli ipuçları taşıyabileceğini ortaya koydu. Apple Watch ve iPhone üzerinden toplanan verilerle eğitilen yapay zekâ modeli, bazı sağlık durumlarını geleneksel sensörlerden daha doğru şekilde tahmin etmeyi başardı.

Araştırma, Apple Kalp ve Hareket Araştırması kapsamında yürütüldü. Çalışmada geliştirilen yeni model, 161.855 katılımcıdan toplanan ve toplamda 2.5 milyar saatlik veriye dayanan analizler üzerine kuruldu. Wearable Behavior Model (WBM) olarak adlandırılan sistem, adım sayısı, yürüme dengesi, hareketlilik ve uyku süresi gibi davranışsal ölçümlerden öğrenerek sağlık durumu tahmininde bulunuyor.

Hamileliği %92 doğrulukla tespit edebilen hibrit sağlık modeli

Bu yeni model, geleneksel olarak kalp atış hızı ya da kandaki oksijen seviyesi gibi anlık sensör verilerine dayanan modellerin aksine, haftalık bloklara ayrılmış davranışsal veriler üzerinden çalışıyor. Modelin temel aldığı bu veriler, ham sensör bilgilerinden türetilen ve insanlar tarafından yorumlanabilir şekilde hazırlanmış ölçümlerden oluşuyor. Böylece sistem, uzun vadeli sağlık eğilimlerini yakalama konusunda daha istikrarlı bir yapı sunuyor.

WBM modeli 57 farklı sağlık tahmininde test edildi. Bu testlerde sabit sağlık durumlarıyla ilgili 47 görevden 18’inde, geleneksel kalp atış verisiyle çalışan modele kıyasla daha başarılı oldu. Dinamik sağlık durumlarında ise (örneğin uyku kalitesi, solunum enfeksiyonları, hamilelik gibi) neredeyse tüm görevlerde üstün performans sergiledi. En iyi sonuç ise iki modelin birleştirildiği hibrit sistemde görüldü. Bu sistem, hamilelik tespitinde %92 doğruluk oranına ulaştı.

Araştırma, davranışsal verilerin sensör verilerinin yerine geçmesini değil, tamamlayıcı olarak kullanılmasını öneriyor. Uzun dönemli davranış kalıpları ile kısa süreli fizyolojik veriler birlikte kullanıldığında, sağlık durumlarındaki değişikliklerin daha erken ve doğru tespit edilebileceği belirtiliyor.

a

Yorumlar

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.