Apple Watch verileriyle hastalıkları saptayan JEPA tabanlı JETS modeli

MIT ve Empirical Health’ten araştırmacılar, üç milyon günlük Apple Watch verisine dayanarak hastalıkları dikkat çekici bir güvenle işaretleyebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Sistem, Yann LeCun’un önerdiği JEPA mimarisine yaslanıyor; bu yaklaşım, sinir ağlarını boşlukları doğrudan doldurmak yerine eksik verinin anlamını çıkarsamaya alıştırıyor. Giyilebilir cihazlara özgü parçalı, kesintili sinyaller düşünüldüğünde, bu tercih yerinde ve doğal bir uyum sergiliyor.

Ekip, yıllara yayılan 16.522 katılımcının kayıtlarını analiz etti; kalp fonksiyonu, solunum, uyku, aktivite ve genel sağlık göstergelerine bağlı 63 tür ölçümü izledi. Katılımcıların yalnızca yüzde 15’inde tıbbi tanı vardı; buna rağmen JETS adı verilen model önce tüm veri kümesinden öğrenip ardından etiketli bölüm üzerinde ince ayarla geliştirildi. Bu strateji, sistemi yalnızca klinik vakalara değil, gündelik yaşama sinmiş örüntülere de kulak kabartmaya yönlendiriyor.

JEPA’yı zaman serilerine uyarlamak için araştırmacılar her gözlemi bir belirtece dönüştürdü, maskeleme uyguladı ve modeli gizli temsilleri öngörecek şekilde eğitti. Eğitim sonrasında JETS, bir dizi güçlü temel mimariyle karşılaştırıldı ve sonuçlar belirgin biçimde öne çıktı: model, hipertansiyon için AUROC’ta yüzde 86,8’e, kronik yorgunluk sendromu için yüzde 81’e ve sinüs düğümü disfonksiyonu için yüzde 86,8’e ulaştı.

AUROC düz bir doğruluk oranı değil; bir modelin olası vakaları olası olmayanlardan ne kadar iyi ayırdığını gösteren bir ölçüt. Buna rağmen JETS’in klasik algoritmalar karşısındaki üstünlüğü net biçimde görünüyor. Araştırmanın yazarları, giyilebilirlerin tıpta hâlâ büyük ölçüde açığa çıkarılmamış bir potansiyel taşıdığını ve yeni mimarilerin, bir zamanlar fazla parçalı ya da düzensiz diye göz ardı edilen veriden bile anlamlı değer çekebildiğini vurguluyor.

Özetle çalışma, Apple Watch gibi günlük aygıtların güçlü bir erken uyarı sistemine dönüşebileceğini gösteriyor—yeter ki modeller kusursuz girdiler talep etmek yerine eksik sinyaller üzerinden dünyayı okumayı öğrensin. Gerçek hayat verisine bu denli uyumlu bir yaklaşımın sahaya hızlı yansıması şaşırtıcı olmaz.