Bằng chứng cho thấy các đội nhỏ có thể chiến thắng trong AI: Chúng tôi đã đào tạo một mô hình nền tảng sức khỏe trên 3 triệu ngày công của dữ liệu, tương đương về quy mô với các phòng thí nghiệm lớn hơn. Nó phát hiện huyết áp cao với độ chính xác 87%, cùng với rung nhĩ (70%), ME/CFS (81%) và hội chứng nút xoang bệnh (87%). Mô hình này được lấy cảm hứng từ kiến trúc JEPA của Yann LeCun, nhưng được điều chỉnh cho chuỗi thời gian không đều đa biến. Chúng tôi gọi nó là JETS: Nhúng chung cho chuỗi thời gian. Đầu vào là 63 kênh dữ liệu cảm biến: nhịp tim, độ bão hòa oxy, giai đoạn giấc ngủ, VO2Max, v.v. Mô hình đã được thử nghiệm trên cả nhiệm vụ chẩn đoán và dự đoán dấu ấn sinh học. Cuộc "cách mạng AI" sẽ không chỉ giới hạn ở chatbot, hình ảnh hoặc trợ lý mã. Chúng tôi nghĩ rằng sự thật sinh lý học là biên giới tiếp theo cho siêu trí tuệ sức khỏe.

Apple đã giới thiệu @EmpiricalHLTH như một ứng dụng với "thiết kế mới tuyệt đẹp". Thành thật mà nói, có một TRIỆU điều tôi muốn thay đổi về sản phẩm của chúng tôi. Như @garrytan đã nói, "mỗi sản phẩm đều tệ vào ngày nó ra đời" -- vì vậy đây là một cột mốc đẹp, nhưng hãy chúc cho 1.000 ngày nữa để mài giũa những góc cạnh thô.