El nuevo investigador de Apple Stare demuestra que su información de comportamiento (movimiento, sueño, sueño, ejercicio, etc.) puede ser una forma tradicional de biométrica como el corazón u oxígeno. Para probarlo, los investigadores han sido entrenados en el estudio del comportamiento en el estudio del comportamiento, y lo han hecho bien. Estos son detalles.
Este es un documento preliminar, Fuera de los datos del sensor: modelos de la restricción real de las cruces de saludComo resultado de Corazón del corazón y movimiento (ahms). Entrenaron a un nuevo modelo de la Fundación en más de 2.500 millones de horas de información, lo que puede estar de acuerdo (e incluso las actividades) se puede construir.
Se llaman el nuevo modelo WBM que significa un modelo incómodo. Y mientras los modelos de salud dependen de los sensores sensores sensoriales (ECG o fotoopligamografía). Todos los que producen manzana manzana.
Pero si la manzana estaba mirando los sensores, ¿cuál es el punto del nuevo conjunto de modelos?
La gran pregunta. Y la respuesta está en el estudio:
«El consumidor, por ejemplo, como un teléfono inteligente de salud y la calidad de la atención médica, así como la calidad del embarazo, o es la calidad de las materias primas.
Aunque la mayor parte del trabajo anterior está siendo abordado por los datos de los sensores deficientes (o sus características simples), el comportamiento físico deseado, las fitness deseadas y los medidores de tráfico para resolver estas tareas de eliminación. Al contrario de los sensores sin procesar, estos medidores de nivel superior se utilizan utilizando algoritmos cuidadosamente certificados, que han recibido los algoritmos RAWIC. Estos medidores son bien seleccionados por expertos para coordinar la cantidad y otros países de salud. Es importante que estos datos sean sensibles al comportamiento de la persona, no por fisiología. Estas características proporcionan información especial a las siguientes funciones de salud. Por ejemplo, los navegadores de carreteras describen las aceras y las altas operaciones pueden ser factores de comportamiento importantes para revelar la posición cambiante, como el embarazo. «
En otras palabras, mientras las horas sin procesar de la sesión sin procesar recopilan que los datos están bien, ruido y no siempre con eventos significativos.
Mientras que las métricas que usan WBM se basan en el sensor, los datos del comportamiento global real y las tendencias médicas. Son estables, más fáciles y mejores para modelar las tendencias de salud a largo plazo.
En la práctica, WBM se aprende de ejemplos en procesamiento conductual, no una oferta directamente a los soldados crudos.
Nerd nerd
WBM fue entrenado en sumidero y iPhone de 161.855 participantes en un encalmado. En lugar de corrientes crudas, se usó el modelo, como la fuerza humanitaria, como la fuerza activa, la alta velocidad y la duración de la respiración y la duración.
La información se distribuyó a múltiples bloques y se hizo de nuevas arquitecturas que se hacen en mamá para usar los transformadores tradicionales.
Al evaluar 57 mmm, se obtuvo WBM del 47º PPG en el estado 187 del 197º salud estadical todo Pero una de las funciones dinámicas (como el embarazo, la calidad del sueño o la infección respiratoria). Las excepciones fueron diabetes al PPG solo PPG.
Es aún mejor: Unite WBM y los representantes de datos de PPG produjeron los resultados exactos. El modelo híbrido ganó 92% en la identificación del embarazo del 92% y el beneficio continuo en la calidad del sueño, o las responsabilidades relacionadas como la subasta.
Finalmente, la encuesta no intenta no reemplazar los datos del sensor con WBM, sino completarlos. Modelos como WBM a largo plazo ven señales de comportamiento a largo plazo, mientras que PPG obtiene un cambio fisiográfico a corto plazo. Pero juntos, son mejores ser temprano en la bandera de más cambios.
Si desea saber más sobre el estudio de manzanas y delanteros y otras investigaciones, lo hemos logrado.
Acuerdos de AirPods en Amazon
FTC: Utilizamos el ingreso de enlaces atractivos. Más.
