نشر فريق أبحاث شركة أبل دراسةً جديدة مثيرةً للاهتمام بحثت في قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات سماعة الطبيب، حتى وإن لم تُدرَّب خصيصًا لهذا الغرض. وكانت النتيجة إيجابية.
باختصار، استخدم الفريق ستة نماذج ذكاء اصطناعي أساسية شهيرة مُدرَّبة على الصوت أو الكلام، واختبروا مدى كفاءة استخدام تمثيلاتها الصوتية الداخلية (البيانات الرقمية التي يولدها النموذج من الصوت) لتقدير معدل ضربات القلب من تسجيلات صوت القلب، أو مخططات القلب الصوتية.
وعلى الرغم من أن هذه النماذج لم تُصمَّم خصيصًا للتعامل مع البيانات الصحية، كانت النتائج قويةً بشكلٍ مفاجئ، بحسب تقرير لموقع "9TO5Mac" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، اطلعت عليه "العربية Business".
وكان أداء معظم النماذج بمستوى جودة طرق أقدم كانت تعتمد على مظاهر صوتية مُصمَّمة يدويًا، وهي طرق مُصمَّمة يدويًا لتمثيل الصوت، وقد استُخدمت منذ فترة طويلة في نماذج التعلم الآلي التقليدية. كما وجدت الدراسة أن النماذج الأكبر حجمًا لم يكن أداؤها دائمًا أفضل لأنها على الأرجح كانت مُحسّنة للغة.
علاوة على هذا، تفوق نموذج "أبل" الخاص، وهو نسخة من نموذج "CLAP" مُدرّب داخليًا على 3 ملايين عينة صوتية، وحقق أفضل أداء إجمالي عبر مختلف المقارنات بين النماذج.
