{"id":144767,"date":"2025-12-11T11:58:15","date_gmt":"2025-12-11T11:58:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/144767\/"},"modified":"2025-12-11T11:58:15","modified_gmt":"2025-12-11T11:58:15","slug":"ai-wykrywa-choroby-jak-szef-wystarczyl-apple-watch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/144767\/","title":{"rendered":"AI wykrywa choroby jak szef. Wystarczy\u0142 Apple Watch"},"content":{"rendered":"\n

Narz\u0119dzia sztucznej inteligencji maj\u0105 potencja\u0142 do przetwarzania wiedzy na sposoby, kt\u00f3re pozwol\u0105 efektywniej pracowa\u0107 z\u00a0informacjami. Obecnie badacze analizuj\u0105cy przypadki medyczne musz\u0105 uzyskiwa\u0107 dost\u0119p do zapisu historii medycznej, aby skorzysta\u0107 z\u00a0danych zdrowotnych pacjent\u00f3w. Co w\u00a0sytuacji, gdy nie mamy dost\u0119pu do tych zapisk\u00f3w? Najcz\u0119\u015bciej oznacza to porzucenie zdobytych danych ze wzgl\u0119du na zbyt ma\u0142\u0105 kompleksowo\u015b\u0107.<\/p>\n

Dobrze wyszkolona sztuczna inteligencja mog\u0142aby zaj\u0105\u0107 si\u0119 uzupe\u0142nianiem luk, kt\u00f3re mog\u0105 wynika\u0107 chocia\u017cby ze zdj\u0119cia inteligentnego zegarka z\u00a0nadgarstka na czas \u0142adowania. Naukowcy z\u00a0MIT oraz Empirical Health zbadali nowe podej\u015bcie<\/a> i\u00a0postawili sobie za cel, by stworzy\u0107 model bazowy zdolny do przewidywania schorze\u0144 z\u00a0du\u017c\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105, a\u00a0brakuj\u0105ce dane uzupe\u0142ni\u0107 przewidywaniami wytrenowanego modelu AI.<\/p>\n

JETS, czyli spos\u00f3b na\u00a0braki w\u00a0zapiskach medycznych <\/p>\n

Badacze pod przewodnictwem Yann LeCun, by\u0142ego szefa kom\u00f3rki badawczej AI w\u00a0Mecie, rozwin\u0119li jego autorski projekt JEPA \u2013\u00a0Joint-Embedding Predictive Architecture i\u00a0stworzyli JETS (Joint Embedding for Time Series). To model pracuj\u0105cy zar\u00f3wno z\u00a0danymi, jak i\u00a0z\u00a0lukami w\u00a0danych. Inaczej ni\u017c w\u00a0przypadku wi\u0119kszo\u015bci narz\u0119dzi sztucznej inteligencji, nie stara si\u0119 zgadywa\u0107, co mog\u0142o si\u0119 znale\u017a\u0107 w\u00a0brakuj\u0105cych cz\u0119\u015bciach danych, a\u00a0raczej rekonstruowa\u0107 dok\u0142adne parametry. <\/p>\n

<\/p>\n

Czym w\u0142a\u015bciwie jest wolno\u015b\u0107 s\u0142owa? Czy potrzebne s\u0105 nam regulacje? <\/p>\n

Do tego celu wykorzystuje zar\u00f3wno histori\u0119 poprzednich pomiar\u00f3w, jak i\u00a0dane wszystkich u\u017cytkownik\u00f3w przy uwzgl\u0119dnieniu ich specyfiki. Badacze wykorzystali do treningu dane u\u017cytkownik\u00f3w z\u00a0\u0142\u0105cznie 3\u00a0milion\u00f3w dni pomiar\u00f3w, czyli \u0142\u0105cznie a\u017c 8219 lat. Wszystkie te dane pochodzi\u0142y z\u00a0zegark\u00f3w Apple Watch<\/a>.<\/p>\n

Uwzgl\u0119dniono informacje o\u00a0t\u0119tnie, jako\u015bci snu czy podejmowanych aktywno\u015bciach fizycznych. Tylko 15 proc. uczestnik\u00f3w bada\u0144 dostarczy\u0142o szczeg\u00f3\u0142owe rejestry medyczne. Dla pozosta\u0142ych 85 proc. wykorzystano umiej\u0119tno\u015bci JETS, kt\u00f3re naby\u0142 on poprzez nadzorowany trening, w\u00a0kt\u00f3rym te\u017c sam nadzorowa\u0142 sw\u00f3j post\u0119p. Naukowcy musieli przetworzy\u0107 dane dotycz\u0105ce dnia, zawarto\u015bci i\u00a0typu metryki w\u00a0jednolite tokeny, kt\u00f3re model wt\u0142acza\u0142 do narz\u0119dzia przewiduj\u0105cego.<\/p>\n

<\/p>\n

Skuteczno\u015b\u0107 wy\u017csza ni\u017c u\u00a0innych modeli, ale droga jest jeszcze daleka <\/p>\n

JETS por\u00f3wnano z\u00a0innymi modelami opartymi o\u00a0bazy danych, w\u00a0tym o\u00a0poprzednie wersje JETS oparte o\u00a0architektur\u0119 Transformer, kt\u00f3re skupiaj\u0105 si\u0119 na podbijaniu znaczenia istotnych danych, przez co maj\u0105 te\u017c tendencj\u0119 do dyskryminowania mniej popularnych przypadk\u00f3w. Pod tym wzgl\u0119dem nowe rozwi\u0105zanie z\u00a0MIT w\u00a0testach na wiarygodno\u015b\u0107 AUROC i\u00a0AUPRC wykazuje znacz\u0105co mniejszy stosunek b\u0142\u0119dnych predykcji.<\/p>\n

\"Skuteczno\u015b\u0107 Skuteczno\u015b\u0107 JETS na tle innych modeli AI (via OpenReview.net) \u00a9 Licencjodawca <\/p>\n

Model JETS najlepiej poradzi\u0142 sobie z\u00a0rozpoznawaniem nadci\u015bnienia (86,8 proc. przypadk\u00f3w), wykrywania zespo\u0142u chorego w\u0119z\u0142a zatokowo-przedsionkowego (86,8 proc.), chronicznego zm\u0119czenia (81 proc.) i\u00a0migotania przedsionk\u00f3w (70,5 proc.). Cho\u0107 w\u00a0dalszym ci\u0105gu nie jest to rezultat, kt\u00f3ry pozwoli\u0142by na pewne diagnozy medyczne, tak jest kolejnym krokiem do lepszego przetwarzania danych ze smart urz\u0105dze\u0144. Do tego daje nadziej\u0119 na lepsze pomiary, nawet gdy nie nosimy inteligentnych zegark\u00f3w i\u00a0opasek przez ca\u0142\u0105 dob\u0119.<\/p>\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Narz\u0119dzia sztucznej inteligencji maj\u0105 potencja\u0142 do przetwarzania wiedzy na sposoby, kt\u00f3re pozwol\u0105 efektywniej pracowa\u0107 z\u00a0informacjami. Obecnie badacze analizuj\u0105cy…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":144768,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[20],"tags":[120,118,119,42,38,40,39,41,116,114,115,121,117],"class_list":{"0":"post-144767","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-nauka-i-technika","8":"tag-nauka","9":"tag-nauka-i-technika","10":"tag-naukatechnika","11":"tag-pl","12":"tag-poland","13":"tag-polish","14":"tag-polska","15":"tag-polski","16":"tag-science","17":"tag-science-and-technology","18":"tag-sciencetechnology","19":"tag-technika","20":"tag-technology"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@pl\/115700821127432671","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/144767","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=144767"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/144767\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/144768"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=144767"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=144767"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=144767"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}