Apple Watch大数据新突破：AI模型精准预测多种健康疾病
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2025-12-10 09:42:40
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近日，麻省理工学院与Empirical Health研究人员合作，利用300万“人-天”的Apple Watch数据开发出一种基础模型JETS，能够以高度准确性预测多种健康状况。这项研究将“联合嵌入预测架构”（JEPA）适配于不规则的多变量时间序列数据，如可穿戴设备的长期健康数据，其中心率、睡眠、活动量等指标在时间上呈现不连续性或存在大量缺失。
研究团队使用的纵向数据集包含16,522名参与者的可穿戴设备记录，每位参与者每日记录了63项不同的时间序列指标，涵盖心血管健康、呼吸健康、睡眠、身体活动及一般统计信息。JETS模型首先在整个数据集上通过自监督预训练进行学习，随后仅在有标签的子集上进行微调。研究人员将每条观测数据构造成“三元组”（日期、数值、指标类型），将每个观测值转化为一个“token”，这些token经过掩码处理、编码，并输入预测器，用以预测被掩码片段的嵌入表示。
JETS在多项疾病预测中表现优异，如高血压预测AUROC达86.8%，房扑为70.5%，慢性疲劳综合征为81%，病态窦房结综合征亦达86.8%。该研究展示了从通常被视为“不完整”或“不规则”的健康数据中提取最大价值的潜力，即使在某些指标仅在0.4%的时间内被记录的情况下依然有效。
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