Apple Watch की AI तकनीक 92% तक सटीक तरीके से गर्भावस्था का पता लगा सकती है

Apple Watch की AI तकनीक 92% तक सटीक तरीके से गर्भावस्था का पता लगा सकती है ।Apple और शोधकर्ताओं ने एक AI मॉडल विकसित किया है जो Apple Watch व iPhone से मिली जानकारी-जैसे आपकी सोने की आदतें, गतिविधि, दिल की धड़कन का हरफन-का विश्लेषण कर गणना करता है कि आप गर्भवती हैं या नहीं, यह मॉडल केवल दिल की रफ्तार (sensor) पर निर्भर नहीं करता, बल्कि आपकी नींद, चलने-फिरने की आदतें और दिल की स्थिरता जैसे व्यवहार को भी देखता है-इसलिए यह ताज़ा तरीकों से गर्भावस्था का पता लगा पाता है ।

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लोगों की जान बचाने के लिए तो एपल वॉच (Apple Watch) जानी ही जाती है, लेकिन अब यह एक कदम आगे है। एपल वॉच बड़ी मात्रा में स्वास्थ्य संबंधी डेटा एकत्र करती है और Apple व शोधकर्ता अब यह पता लगाने में लगे हैं कि इस डेटा से और क्या-क्या जानकारियां निकाली जा सकती हैं। ताजा अध्ययन के मुताबिक, भविष्य में Apple Watch गर्भावस्था की पहचान का भी एक नया फीचर ला सकती है, क्योंकि शोधकर्ताओं ने पाया है कि यह घड़ी कुछ शानदार सटीकता के साथ गर्भावस्था का पता लगा सकती है।

“Beyond Sensor Data: क्या है यह शोध?

हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, Apple के सहयोग से विकसित एक AI मॉडल केवल Apple Watch और iPhone से एकत्र व्यवहारिक डेटा के आधार पर स्वास्थ्य स्थितियों जैसे गर्भावस्था की पहचान अत्यधिक सटीकता से कर सकता है। इस अध्ययन का नाम है “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioural Data from Wearables Improve Health Predictions”, और इसे 9to5Mac ने रिपोर्ट किया है।

इसमें एक नई प्रकार की मशीन लर्निंग मॉडल का जिक्र है जो कि Wearable Behaviour Model (WBM)। यह पारंपरिक हेल्थ मॉडल्स की तरह केवल कच्चे सेंसर डेटा (जैसे हार्ट रेट या ब्लड ऑक्सीजन लेवल) पर निर्भर नहीं रहता, बल्कि लंबे समय के व्यवहारिक पैटर्न पर आधारित होता है।

चलने-फिरने का पैटर्न, हार्ट रेट वेरिएबिलिटी और अन्य स्वास्थ्य मीट्रिक- कैसे काम करता है WBM?

WBM मॉडल यूजर्स के साप्ताहिक व्यवहार पर ध्यान देता है जैसे कि उनकी गतिविधियों का स्तर, नींद की गुणवत्ता, चलने-फिरने का पैटर्न, हार्ट रेट वेरिएबिलिटी और अन्य स्वास्थ्य मीट्रिक। इस मॉडल को Apple हार्ट एंड मूवमेंट स्टडी (AHMS) के तहत तैयार किया गया था, जिसमें 1.6 लाख से अधिक प्रतिभागियों ने स्वेच्छा से अपना स्वास्थ्य डेटा साझा किया।

इस AI मॉडल को 2.5 बिलियन घंटों से भी अधिक के वियरेबल डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है और इसे 57 अलग-अलग स्वास्थ्य संबंधित कार्यों में टेस्ट किया गया। परिणामस्वरूप, इसने पारंपरिक सेंसर आधारित मॉडल्स को पछाड़ दिया, खासकर उन स्थितियों की पहचान में जहाँ शरीर में धीरे-धीरे बदलाव आते हैं जैसे कि गर्भावस्था, संक्रमण या चोट से उबरना।

गर्भावस्था की पहचान

गर्भावस्था की पहचान के लिए, WBM ने Apple Watch के माध्यम से 92% तक की सटीकता हासिल की है। यह मॉडल दैनिक गतिविधियों के डेटा के साथ PPG (photoplethysmography) जैसे बायोमेट्रिक डेटा को भी शामिल करता है। यह हाइब्रिड तरीका विशेष रूप से प्रभावी साबित हुआ, जहाँ अकेले हार्ट रेट या ऑक्सीजन लेवल वाले मॉडल पीछे रह गए। शोधकर्ताओं ने बताया कि गर्भावस्था के शुरुआती संकेतों में चलने के तरीके में बदलाव, गतिविधियों के पैटर्न में परिवर्तन और नींद की अवधि में बदलाव जैसी बातें सबसे विश्वसनीय मानी गईं।