نشر فريق أبحاث شركة آبل دراسة حديثة تبحث قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات صوت القلب الملتقطة عبر سماعات الطبيب، رغم أن هذه النماذج لم تُدرّب خصيصًا على بيانات صحية.
واستخدم الفريق في الدراسة ستة نماذج صوتية أساسية شهيرة، مُدرّبة سابقًا على مهام متعلقة بالصوت أو الكلام، لاختبار مدى قدرتها على استغلال التمثيلات الصوتية الداخلية لتقدير نبضات القلب من تسجيلات صوت القلب أو ما يعرف بالمخططات الصوتية القلبية.
ووفقًا لموقع “9to5mac”، أظهرت النتائج قوةً مفاجئة، حيث تفوقت هذه النماذج على الطرق التقليدية التي تعتمد على ميزات صوتية مُعدة يدويًا، والتي كانت تستخدم سابقًا في نماذج التعلم الآلي لتقدير معدل ضربات القلب.
نموذج آبل الداخلي
وأبرزت الدراسة تفوق نموذج آبل الداخلي، وهو نسخة معدلة من تقنية CLAP (التدريب المسبق اللغوي الصوتي التبايني)، المدربة على 3 ملايين عينة صوتية، حيث قدم أفضل أداء إجمالي مقارنة بجميع النماذج الأخرى.
تم تقييم النماذج عبر مجموعة بيانات عامة تحتوي على أكثر من 20 ساعة من تسجيلات أصوات القلب الحقيقية من المستشفيات، والتي تم مراجعتها من قبل خبراء طب القلب، ما يؤكد موثوقية ودقة البيانات المستخدمة.
للتدريب، قُسمت التسجيلات إلى مقاطع صوتية قصيرة مدة كل منها 5 ثوانٍ، متداخلة بالانتقال ثانية تلو الأخرى، ليصل إجمالي المقاطع إلى حوالي 23,000 مقطع صوتي. ثم درّبت آبل شبكة عصبية على هذه المقاطع لتصنيف معدل ضربات القلب بقيم النبضات في الدقيقة.
تحسين النماذج
وأكد الباحثون أن الخطوة القادمة تشمل تحسين النماذج لتكون أكثر دقة وفعالية في تطبيقات الصحة، مع العمل على تطوير نسخ أخف وزنًا يمكن تشغيلها على الأجهزة ذات القدرة المحدودة، مثل هواتف iPhone، وساعات Apple Watch، بالإضافة إلى سماعات AirPods التي تستخدم ميكروفونات داخل الأذن لإلغاء الضوضاء النشط.
كما يخطط فريق أبحاث آبل لاستكشاف أصوات أخرى مرتبطة بالجسم يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة منها في المستقبل لتحسين مراقبة الصحة بشكل غير مباشر.
