Các Mô Hình AI Phân Tích Âm Thanh Từ Airpods Có Thể Xác Định Nhịp Tim Của Người Dùng
Bạn có biết rằng các mô hình AI phân tích âm thanh từ Airpods có thể giúp bạn theo dõi nhịp tim không ? Nghiên cứu mới nhất từ Apple cho thấy các mô hình AI ban đầu được thiết kế để nhận dạng giọng nói giờ đây có thể giải mã tín hiệu điện tâm đồ (ECG) thông qua Airpods, từ đó xác định nhịp tim của bạn một cách chính xác.
Các Mô Hình AI Phân Tích Âm Thanh Từ Airpods
Apple gần đây đã công bố một nghiên cứu về việc sử dụng mô hình nền tảng (foundation models) để ước tính nhịp tim từ các bản ghi âm thanh, chỉ một tuần sau khi tiết lộ nghiên cứu về chính sách người máy. Nghiên cứu này mở ra những tiềm năng mới cho các ứng dụng sức khỏe trong tương lai. Đặc biệt là trên các thiết bị như Airpods.
Từ Nghiên Cứu Robot Đến Ước Tính Nhịp Tim
Vào thứ Năm vừa qua, Apple đã công bố một nghiên cứu mới tập trung vào các ứng dụng sức khỏe. Đặc biệt là khả năng ước tính nhịp tim từ các bản ghi âm. Động thái này diễn ra chỉ một tuần sau khi công ty tiết lộ nghiên cứu về chính sách liên quan đến robot.
“Nghe Tim” Bằng Mô Hình Nền Tảng
Nghiên cứu mới nhất của Apple. Có tiêu đề “Mô hình nền tảng biểu diễn ẩn để ước tính nhịp tim từ việc nghe tim”. Khám phá cách các mô hình nền tảng có thể được sử dụng để xác định nhịp tim từ các bản ghi âm. Điều đáng chú ý là các bản ghi này có thể được tạo ra với mục đích khác. Không phải để theo dõi tim mạch.
Thử Nghiệm Đa Dạng Các Mô Hình
Để xác định khả năng ứng dụng của các mô hình nền tảng ngoài mục đích ban đầu. Apple đã thử nghiệm sáu mô hình phổ biến. Bao gồm Whisper (được sử dụng để phiên âm âm thanh). Và một mô hình nội bộ của riêng họ có tên CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining).
Thay vì xử lý bản ghi giọng nói, các mô hình này được huấn luyện trên khoảng 20 giờ tệp âm thanh điện tâm đồ (ECG) hoặc âm thanh tim. Các bản ghi âm này được lấy từ bộ dữ liệu Phonocardiogram CirCor DigiScope có sẵn công khai. Với thời lượng dao động từ 5,1 đến 64,5 giây. Dữ liệu được chuẩn bị kỹ lưỡng với các ghi chú về khoảng thời gian. Điểm bắt đầu và kết thúc của sóng S1. Cùng với công thức nhịp tim.
Để tăng cường khả năng phân tích. Một chuyên gia đã chú thích các tiếng thổi tim trong các tệp âm thanh ECG. Sau đó, các tệp này được chia thành 23.381 đoạn trích dài năm giây. Mỗi đoạn dịch chuyển một giây. Nhằm mục đích chuyển đổi thành các phép đo nhịp tim.
Ưu Thế Của Mô Hình CLAP Nội Bộ
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình CLAP nội bộ của Apple hoạt động vượt trội so với các mô hình hiện có trong nhiệm vụ này. Các nhà nghiên cứu của công ty cho biết: “Chúng tôi quan sát thấy rằng các biểu diễn từ bộ mã hóa âm thanh của mô hình CLAP nội bộ đạt được lỗi trung bình (MAE) thấp nhất trên nhiều phân chia dữ liệu khác nhau. Tốt hơn mô hình cơ sở được đào tạo với các tính năng âm thanh tiêu chuẩn.”
Sự nổi bật này được lý giải là do mô hình CLAP nội bộ của Apple được đào tạo bằng dữ liệu âm thanh đa dạng hơn. Không chỉ bao gồm lời nói được ghi lại, không giống như Whisper, wav2vec2 và wavLM. Dữ liệu đào tạo phong phú này “có khả năng tăng cường khả năng nắm bắt các đặc điểm không phải lời nói có liên quan đến âm thanh tim. Góp phần cải thiện hiệu quả của công ty,” nghiên cứu chỉ rõ.
Tiềm Năng Ứng Dụng Rộng Rãi
Nghiên cứu của Apple cũng chỉ ra rằng các mô hình nền tảng được tạo ra để xử lý giọng nói. Có thể được điều chỉnh hiệu quả để nghe tim và ước tính dấu hiệu sinh tồn. Cung cấp một giải pháp thay thế mạnh mẽ và hiệu quả cho một số phương pháp thông thường.”
Điều thú vị là kết quả cũng cho thấy các mô hình nền tảng lớn hơn. Nhưng không phải lúc nào cũng mang lại hiệu suất tốt hơn trong việc xác định nhịp tim.
Việc tinh chỉnh thêm các mô hình nền tảng có thể dẫn đến ước tính nhịp tim chính xác hơn. Các nhà nghiên cứu của Apple nhìn thấy các ứng dụng tiềm năng trong “phân tích bệnh lý của âm thanh tim mạch. Có thể tạo điều kiện phát hiện chính xác hơn các bất thường như loạn nhịp tim và tiếng thổi tim.”
Đọc Thêm:
Tương Lai Trên Các Thiết Bị Của Apple
Với sự quan tâm của Apple đối với các tính năng liên quan đến sức khỏe. Thì công nghệ này có thể được tích hợp vào các mẫu Airpods trong tương lai. Hiện tại, Airpods Pro 2 đã hỗ trợ các tính năng Sức khỏe thính giác và cung cấp tính năng Khử tiếng ồn chủ động (ANC) thông qua micrô tích hợp.
Các tin đồn từ tháng 12 năm 2024 đã đề cập đến việc Apple đang nghiên cứu triển khai cảm biến nhịp tim và nhiệt độ trên Airpods. Khả năng cao là công ty sẽ tận dụng các micro hiện có của Airpods cùng với các cảm biến mới để xác định nhịp tim một cách chính xác hơn. Mở ra một kỷ nguyên mới cho việc theo dõi sức khỏe chủ động thông qua thiết bị đeo tay.
Bạn nghĩ sao về tiềm năng của công nghệ này trong việc cải thiện sức khỏe cá nhân ? Hãy thường xuyên đón xem và theo dõi BLOG của GLAB bạn nhé !
