AIで小規模チームが勝てることの証明: 私たちは、300万人日分のデータで健康財団モデルを訓練し、規模は大規模なラボと同等の規模でした。高血圧を87%の精度で検出し、心房フラッター(70%)、ME/CFS(81%)、シック・シンス・シンドローム(87%)も検出します。 このモデルはヤン・ルカンのJEPAアーキテクチャに触発されつつ、多変量不規則時系列にも適応されました。私たちはそれをJETS:時系列のためのジョイントエンベディングと名付けました。入力は63チャンネルのセンサーデータで、心拍数、酸素飽和度、睡眠段階、VO2Maxなどです。このモデルは診断課題とバイオマーカー予測の両方でテストされました。 「AI革命」はチャットボットや画像、コードアシスタントに限られません。私たちは、生理学的なグラウンドトゥルースこそが健康スーパーインテリジェンスの次のフロンティアだと考えています。

Appleは「ゴージャスな新デザイン」のアプリとして@EmpiricalHLTHを特集しました。 正直に言うと、私たちの製品について私が変えたいことは何百万もあります。@garrytanが言うように、「すべての製品は生まれたその日に悪い」ので、これは素晴らしいマイルストーンでしたが、粗いエッジを研磨する日があと 1,000 日続きます。