苹果公司最新的人工智能（AI）突破体现在一种能够通过分析来自iPhone和Apple Watch的行为数据以92%的准确率检测怀孕的新模型上。这项研究的详细内容发表在一篇题为《超越传感器数据：来自可穿戴设备的行为数据基础模型提升健康预测》的研究论文中。这篇论文介绍了Wearable Behaviour Model（WBM），该模型依赖于更高层次的健康指标，如睡眠质量、活动能力和心率变异性，而非仅仅依靠原始传感器数据，后者通常可能是嘈杂且难以解读的。
训练WBM：苹果AI模型如何精准检测怀孕
WBM是通过超过25亿小时的可穿戴设备数据训练而成，其表现优于那些依赖低级传感器输入的旧模型。研究人员利用430个怀孕案例构建了一个怀孕数据集，使用了Apple Health、HealthKit和光电容积描记法（PPG）数据。他们将分娩前九个月和产后一个月标记为“阳性”周——代表怀孕或产后恢复期，而其他周则标记为“阴性”。
除了怀孕组外，还分析了超过24,000名50岁以下非怀孕女性的数据，以提高模型的准确性。这一多样化数据集帮助WBM区分与怀孕相关的生理信号和其他女性健康中的正常变化。
利用WBM实现更智能的健康洞察
WBM的一项关键进展是使用专家设计的算法将原始传感器读数转化为有意义的行为指标。这些指标不仅更加清晰，而且与实际健康状态更为一致。据9to5mac报道，该模型允许更精确地跟踪和预测健康变化，标志着基于可穿戴设备的健康监测和AI驱动的诊断技术迈出了重要一步。
总结：
苹果公司新的AI模型Wearable Behaviour Model（WBM）通过使用来自iPhone和Apple Watch的行为数据，以92%的准确率检测怀孕。该模型在25亿小时的可穿戴设备数据上训练而成，使用高层次的健康指标进行精准预测，标志着AI驱动的健康监测领域取得了重大进展。
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