نشر فريق أبحاث أبل دراسةً بحثت في قدرة نماذج الذكاء الاصطناعى على تقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات سماعة الطبيب، على الرغم من أنها لم تُدرب خصيصًا لهذا الغرض، واستخدم الفريق ستة نماذج أساسية شائعة مُدرّبة على الصوت أو الكلام، واختبروا مدى كفاءة استخدام تمثيلاتها الصوتية الداخلية لتقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات صوت القلب، أو مخططات القلب الصوتية.
ووفقا لما ذكره موقع "9to5 mac"، فإنه على الرغم من أن هذه النماذج لم تُصمم لبيانات الصحة، إلا أن النتائج كانت قويةً بشكلٍ مدهش، ويمكن لآبل تضمين هذه النماذج في أجهزة iPhone وApple Watch، وخاصة AirPods، التي تعتمد على ميكروفونات داخل الأذن لإلغاء الضوضاء النشط.
كان أداء معظم النماذج جيدًا تمامًا مثل الطرق القديمة التي تعتمد على ميزات صوتية مُعدّة يدويًا، وهي طرق مُصممة يدويًا لتمثيل الصوت، وقد استُخدمت منذ فترة طويلة في نماذج التعلم الآلي التقليدية.
كما أن نموذج أبل الداخلي، وهو نسخة من CLAP (التدريب المسبق اللغوي الصوتي التبايني) المُدرب داخليًا على 3 ملايين عينة صوتية، تفوق في الواقع على خط الأساس وقدم أفضل أداء إجمالي عبر مقارنات النماذج المختلفة.
تم تقييم النماذج باستخدام مجموعة بيانات متاحة للعامة، تضم أكثر من 20 ساعة من أصوات القلب الحقيقية في المستشفيات، والتي علق عليها خبراء، وهو أمر أساسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي وأدائه الجيد.
ولتدريب النماذج، قسمت أبل التسجيلات إلى مقاطع قصيرة مدتها 5 ثوانٍ، مع التقدم ثانيةً تلو الأخرى، وبلغ مجموع هذه التسجيلات حوالي 23,000 مقطع من أصوات القلب، حيث دربت أبل شبكة عصبية عليها لتصنيف معدل ضربات القلب إلى قيم نبضات في الدقيقة.
ونظرًا للمستقبل، يقول الباحثون إنهم يخططون لمواصلة تحسين النماذج لتطبيقات الصحة، وبناء إصدارات أخف وزنًا يمكن تشغيلها على الأجهزة منخفضة الطاقة، واستكشاف أصوات أخرى مرتبطة بالجسم قد تستحق الاستماع إليها.
