In einer wissenschaftlichen Untersuchung erklären Apples Forscher, wie ein Machine-Learning-Modell den Herzschlag und Herzgeräusche erkennen kann.
Fünf Apple-Forscher haben für einen IEEE-Workshop zu maschinellem Lernen eine Methode vorgestellt, wie man aus einer Datenbank von Geräuschen Herzschläge und Herzgeräusche erkennen kann. Mit einer Kombination aus vier angewendeten Datenanalysen kann die Genauigkeit der Erkennung beim Herzschlag einen Fehler von 1,321 Schläge pro Minute erreichen, die Genauigkeit der Erkennung von Herzgeräuschen beträgt 95 Prozent.
Während die Methode und ihre Zuverlässigkeit recht interessant sind, bedeutet das nicht gleich, dass sie in die nächste Apple Watch implementiert werden kann. Zum einen weisen die Wissenschaftler darauf hin, dass die verwendete Datenbank bereits bereinigte Audiodateien von Herzschlägen und Herzgeräuschen beinhaltet hat. Man müsste also weiter forschen, wie man die Aufnahmen aus den realen Situationen bereinigt und lediglich die Herzgeräusche herausfiltert.
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