Një studim i ri i mbështetur nga Apple prezanton Wearable Behavior Model (WBM), një model bazë i trajnuar mbi më shumë se 2.5 miliardë të dhëna nga pajisje të veshshme. I zhvilluar në kuadër të Apple Heart and Movement Study (AHMS), WBM fokusohet te të dhënat si numri i hapave, qëndrueshmëria e ecjes, VO₂ max dhe gjumi—në vend të të dhënave të papërpunuara si ritmi i zemrës apo sinjalet EKG. Kjo qasje i mundëson WBM të parashikojë me saktësi të lartë situata të ndryshme shëndetësore, si ato të qëndrueshme (p.sh. hipertensioni) dhe ato të përkohshme (p.sh. shtatzënia), me saktësi deri në 92% për zbulimin e shtatzënisë.
Modeli është trajnuar mbi të dhëna nga 161,855 pjesëmarrës, duke përdorur 27 metrika të sjelljes të interpretuara nga njerëzit nga Apple Watch dhe iPhone, si ritmi i ecjes, norma e frymëmarrjes dhe variabiliteti i ritmit të zemrës. Të dhënat u ndanë në blloqe javore dhe u përpunuan përmes arkitekturës së re Mamba-2, e cila tejkaloi modelet tradicionale Transformer në këtë fushë.
WBM tejkaloi modelet tradicionale që bazohen në sensorët PPG në 18 nga 47 detyra për parashikimin e gjendjeve të qëndrueshme dhe në pothuajse të gjitha detyrat dinamike, përveç diabetit ku PPG rezultoi më i saktë. Kombinimi i të dy modeleve (WBM + PPG) dha rezultate edhe më të sakta në zbulimin e gjumit, infeksioneve, dëmtimeve dhe problemeve kardiovaskulare si fibrilacioni atrial (Afib).
Studimi arriti në përfundimin se WBM nuk synon të zëvendësojë të dhënat nga sensorët, por t’i plotësojë ato, duke ofruar një mënyrë më të qëndrueshme dhe të kuptueshme për monitorimin dhe zbulimin e hershëm të problemeve shëndetësore.
