تُظهر دراسة الذكاء الاصطناعي كيف يمكن لساعة Apple Watch استخراج بيانات أكثر ثراءً عن القلب

قبل بضعة أيام، بحثنا في كيفية استخدام Apple يومًا ما أجهزة استشعار موجة الدماغ في AirPods لقياس جودة النوم وحتى اكتشاف النوبات.

والآن، تظهر ورقة بحثية جديدة كيف تستكشف الشركة رؤى أعمق حول صحة القلب بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وهنا التفاصيل.

قليلا من السياق

مع نظام التشغيل watchOS 26، قدمت شركة Apple إشعارات ارتفاع ضغط الدم على ساعة أبل.

كما الشركة يشرح ذلك:

تستخدم إشعارات ارتفاع ضغط الدم على Apple Watch بيانات من مستشعر القلب البصري لتحليل كيفية استجابة الأوعية الدموية للمستخدم لنبضات القلب. تعمل الخوارزمية بشكل سلبي في الخلفية لمراجعة البيانات على مدار فترات مدتها 30 يومًا، وستقوم بإعلام المستخدمين إذا اكتشفت علامات ثابتة لارتفاع ضغط الدم.

في حين أن هذه الميزة بعيدة كل البعد عن كونها أداة تشخيص من الدرجة الطبية، وكانت شركة Apple هي أول من اعترف بأن "إشعارات ارتفاع ضغط الدم لن تكتشف جميع حالات ارتفاع ضغط الدم"، تدعي الشركة أيضًا أنه من المتوقع أن تقوم الميزة "بإخطار أكثر من مليون شخص يعانون من ارتفاع ضغط الدم غير المشخص خلال السنة الأولى".

أحد الجوانب المهمة لهذه الميزة هو أنها لا تعتمد على قياسات فورية، بل على بيانات على مدار فترات مدتها 30 يومًا، مما يعني أن خوارزمياتها تحلل الاتجاهات، بدلاً من إنتاج قراءات ديناميكية الدورة الدموية في الوقت الفعلي أو تقدير معلمات محددة للقلب والأوعية الدموية.

وهذا هو بالضبط المكان الذي تأتي فيه دراسة Apple الجديدة.

الحصول على المزيد من البيانات من جهاز الاستشعار البصري

هناك شيء واحد مهم يجب توضيحه منذ البداية: في لا فائدة في هذه الدراسة لم يتم ذكر ساعة Apple Watch، ولم يتم ذكرها أي المطالبات حول المنتجات أو الميزات القادمة.

هذه الدراسة، مثل معظم (إن لم يكن كل) الدراسات التي صدرت عن شركة أبل مدونة أبحاث التعلم الآلي، يركز على البحث التأسيسي وعلى التكنولوجيا نفسها.

في هذه الورقة بالذات، دعا النمذجة الهجينة لتصوير التحجم الضوئي للمراقبة غير الغازية لمعلمات القلب والأوعية الدمويةتقترح شركة Apple "نهجًا هجينًا يستخدم محاكاة الدورة الدموية والبيانات السريرية غير المسماة لتقدير المؤشرات الحيوية للقلب والأوعية الدموية مباشرةً من إشارات PPG."

وبعبارة أخرى، أثبت الباحثون أن الأمر كذلك ممكن لتقدير قياسات القلب الأعمق باستخدام مستشعر نبض الإصبع البسيط، المعروف أيضًا باسم مخطط التحجم الضوئي (PPG)، وهو نفس طريقة الاستشعار البصري المستخدمة في Apple Watch (على الرغم من اختلاف خصائص الإشارة).

ما فعله باحثو شركة Apple هو الحصول على مجموعة بيانات كبيرة من أشكال موجية الضغط الشرياني المحاكاة (APWs)، ومجموعة بيانات من قياسات APW وPPG المتزامنة في العالم الحقيقي.

بعد ذلك، قاموا بشكل أساسي بتدريب نموذج توليدي لمعرفة كيفية تعيين بيانات PPG إلى APW الذي يحدث في وقت واحد.

وقد سمح لهم ذلك، باختصار، باستنتاج بيانات APW من قياسات PPG بدقة كافية لأغراض الدراسة.

بعد ذلك، قاموا بتغذية تلك البيانات المفسرة لـ APWs في نموذج ثانٍ، والذي تم تدريبه على استنتاج المؤشرات الحيوية للقلب، مثل حجم السكتة الدماغية والنتاج القلبي، من تلك البيانات.

لقد حققوا ذلك من خلال تدريب هذا النموذج الثاني باستخدام بيانات APW المحاكاة، مقترنة بقيم معلمات القلب والأوعية الدموية المعروفة لحجم السكتة الدماغية، والنتاج القلبي، ومقاييس أخرى.

أخيرًا، قاموا بتوليد أشكال موجية متعددة APW معقولة لكل جزء من شرائح PPG، واستنتجوا المعلمات القلبية الوعائية المقابلة لكل منها، وقاموا بحساب متوسط ​​تلك النتائج لإنتاج تقدير نهائي إلى جانب قياس عدم اليقين.

النتائج

بمجرد الانتهاء من عملية التدريب بأكملها وخط الأنابيب النموذجي، اختاروا مجموعة بيانات جديدة تمامًا "تتضمن إشارات APW وPPG من 128 مريضًا يخضعون لجراحة غير قلبية، مصنفة بمؤشرات حيوية للقلب والأوعية الدموية."

وبعد تشغيل هذه البيانات عبر خط الأنابيب، رأوا أنها تتبعت بدقة حجم السكتة الدماغية واتجاهات النتاج القلبي، على الرغم من أنها ليست قيمها المطلقة الدقيقة.

ومع ذلك، تفوقت طريقتهم في الأداء على التقنيات التقليدية، مما يدل على أن النمذجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكنها استخلاص رؤى أكثر أهمية للقلب من جهاز استشعار بصري بسيط.

إليكم استنتاج الباحثين بكلماتهم الخاصة:

في هذا العمل، نستخدم نهج النمذجة الهجين لاستنتاج معلمات القلب والأوعية الدموية من إشارات PPG داخل الجسم الحي. بالمقارنة مع الأساليب المعتمدة على البيانات البحتة والتي تعاني بسبب محدودية البيانات المصنفة، تحقق طريقتنا نتائج واعدة من خلال دمج عمليات المحاكاة وتجنب الحاجة إلى التعليقات التوضيحية الغازية والمكلفة. في حين أن الأساليب الهجينة الأخرى الموجودة لنمذجة القلب والأوعية الدموية إما تدمج الخصائص الفيزيائية كقيود هيكلية داخل الشبكات العصبية أو تزيد النماذج الفسيولوجية التقليدية بمكونات تعتمد على البيانات، فإن طريقتنا تتضمن المعرفة الفيزيائية في النموذج من خلال SBI. (...) تساهم نتائجنا في توصيف المعلوماتية لإشارات PPG للتنبؤ بالمؤشرات الحيوية للقلب، ويمكن أن تمتد إلى ما هو أبعد من تلك التي تم النظر فيها في تجاربنا. في حين أن نتائجنا واعدة في مراقبة الاتجاهات الزمنية، فإن التنبؤ بالقيمة المطلقة للمؤشرات الحيوية المعقدة لا يزال يمثل تحديًا، وهو اتجاه رئيسي للعمل المستقبلي.

قد يستكشف العمل المستقبلي أيضًا أساليب توليدية بديلة لرسم خرائط PPG-to-APW، أو التحقيق في الخيارات المعمارية المختلفة. أخيرًا، يمكن لاستراتيجية تعليمية مماثلة لتلك المستخدمة هنا في PPG بالإصبع أن تمتد إلى طرائق أخرى، بما في ذلك PPG القابل للارتداء، وتفتح الباب أمام مراقبة العلامات الحيوية القلبية السلبية وطويلة المدى.

في حين أنه من المستحيل معرفة ما إذا كانت شركة Apple ستدمج هذه الميزات في Apple Watch، فمن المشجع أن نرى أن باحثي الشركة يبحثون عن طرق جديدة لاستخراج بيانات أكثر فائدة وربما تنقذ الحياة من أجهزة الاستشعار المستخدمة بالفعل.

يمكنك العثور على الدراسة كاملة على arXiv.

عروض أبل الرائعة على أمازون