Очень необычная AI-программа пройдет в Хельсинки с 7 апреля.

◽Компания Supercell, один из мировых лидеров мобильных игр, открывает 10-недельную AI Innovation Lab, цель которой — исследовать, что нового, необычного и веселого можно сделать с помощью AI в индустрии развлечений.

◽Набирают 10–20 человек почти со всего мира. Им предоставят жилье, офис, тестовых пользователей, а также доступ к любым инструментам и технологиям и €2000 на прочие расходы в месяц. При этом любые наработки и IP остаются за командами, а Supercell, в свою очередь, может проинвестировать в проекты или нанять участников программы в штат.

◽2024 год стал для компании рекордным по многим метрикам, включая прибыль (заработали аж 3 миллиарда долларов). Так что инвестиция в несколько десятков тысяч евро, чтобы быстро собрать большое количество AI-идей, выглядит вполне доступной.

◽Будет очень интересно посмотреть на результаты, если их вдруг опубликуют. А если перспектива пожить 10 недель в Хельсинки вам кажется заманчивой, то стоит поторопиться — дедлайн на подачу заявок уже завтра!

Когда я рассказываю про интересные штуки в HealthTech, помимо родной Оуры, очень часто привожу в пример одну удивительную фичу iPhone — Walking Steadiness.

Идея следующая — что если взять и пассивно измерить как можно больше разных показателей мобильности человека, используя сенсоры телефона, вроде акселерометра, а затем по этим показателям предсказать риск падения аж на год вперед? Звучит впечатляюще.

Обычно, про падение мы думаем как про сиюминутное происшествие — это что-то, что случается здесь и сейчас по какой-то банальной причине: нога подвернулась, ступеньку не заметили и т.д. Но, как это обычно и бывает со здоровьем, это не событие, а процесс. Постепенные накапливающиеся нарушения мобильности, подвижности суставов, ограничение свободы движений, ведут к всё возрастающему риску падения, особенно у пожилых людей.

Falls are a leading cause of injury and death amongst Americans aged 65 and above and 25% of older adults will fall each year. [source]

И вот здесь исследователи из Apple сделали, по моему мнению, потрясающую вещь. Они решили проверить, а можно ли использовать акселерометр и гироскоп, которые встроены в телефон и буквально лежат в кармане каждого владельца айфона, чтобы оценить мобильность и предсказать риск падения?

Идея благородная, как осуществить? Для модели всегда нужны данные — в 2022 году Apple провели небольшое исследование (n=539 участников), в котором при помощи айфонов научились измерять разные метрики качества ходьбы: скорость, асимметрия, длина шага, и т.д. Эти метрики раскатили вместе с iOS 14 и стали их пассивно собирать.

Входные данные есть, теперь надо раздобыть целевую переменную. Тут Apple воспользовались своим очевидным преимуществом — масштабом, и организовали Apple Heart & Movement Study, в котором поучаствовало 100,000 пользователей, отмечавших свои падения и проблемы с мобильностью. Дополнительно, было проведено и клиническое исследование, чтобы собрать данные для финальной валидации моделей:

To develop this feature, we worked with assisted living facilities and movement disorder clinics to observe real-word movement patterns and falls, following 2,500+ people over a total of 250,000 days.

Благодаря таким уникальным данным, удалось построить модель, способную оценить риск падения на год вперёд. Конечно, это не точечное предсказание, когда и где падение произойдет, но и цель другая — дать возможность своевременно среагировать, начать заниматься физиотерапией и предотвратить риски. Идеальный пример превентивной медицины при помощи носимых устройств.

Всё это особенно впечатляет, если учесть, что акселерометр в айфоне образца 2007 года был изначально предназначен исключительно для поворота экрана из портретного в ландшафтный режим. Именно поэтому очень люблю этот пример — самые простые и распространенные сенсоры могут оказаться ключом к самым неожиданным штукам, полезным для здоровья. Особенно если есть нестандартные идеи и большое количество данных :)

#HealthTech #Wearables

Лучший комментарий к статье

Как мы выпустили LLM для здоровья: Oura Advisor
#ÕURA #HealthTech

Сегодня мы запускаем на всех пользователей наш первый LLM продукт — Oura Advisor. На протяжении последних шести месяцев мы разрабатывали, улучшали и тестировали новые способы взаимодействия с Оурой при помощи LLM.

Помимо уже стандартной тщательной работы с промптами, нам пришлось искать решения для кучи разных проблем. Как работать с памятью, чтобы Advisor помнил самое важное из разговоров, даже если они были месяцы назад? Как подать в LLM всё то огромное количество знаний о сне, стрессе, физической активности, кардиоваскулярном здоровье и многих других областях знаний, которые мы накопили за многие годы работы? Как эффективно сжать и вставить в контекст данные о всех собираемых биометриках, долгосрочных трендах и их взаимосвязях? Как настроить правильный баланс между скоростью, качеством и стоимостью ответов? Наконец, как сделать Advisor безопасным и устойчивым к атакам?

Пожалуй, одним из лучших наших решений было как можно раньше начать тестировать Advisor и дать к нему доступ реальным пользователям. Благодаря нашей бета-программе Oura Labs, в которую может записаться каждый желающий обладатель кольца, мы постоянно получали фидбек, могли отслеживать ключевые метрики и быстро тестировать новые итерации моделей, промптов и инфраструктуры.

В результате получилась (по моему явно непредвзятому мнению) очень неплохая фича. В отличие от некоторых других wearables компаний, где LLM заставляли заниматься арифметикой и искать зависимости в сырых данных, чтобы сгенерировать советы, использование LLM в качестве текстовой связки для наших уже имеющихся данных, паттернов и инсайтов, оказалось очень удачным решением.

Дальше будет еще интереснее, так что буду продолжать делать Advisor полезнее и умнее.
@data_wondering

Если вы еще не успели прочитать (или добавить в бесконечный список “прочитать позже”) этот прогноз на будущее AI, то очень рекомендую это сделать.

https://ai-2027.com/

Мне показалось очень интересным, что многие из прогнозов построены на предпосылке о полном неведении общества о происходящих и грядущих изменениях — а, значит, и невозможности на них повлиять. Активное государственное вмешательство (и то только на высшем уровне секретных агентств и министерств обороны) в прогнозе встречается только ближе к середине 2027 года, а достаточно тщетные превентивные действия и то позже.

И как и со многими прочими трендами в этом исследовании — их начало можно легко проследить уже сейчас. БОльшая часть людей не подозревает о существовании машинного обучения, небольшой процент ML-специалистов занимается AI-исследованиями, и еще меньший процент от предыдущей группы активно исследует AI-safety и alignment. Так что шансы того, что за ближайший год-полтора значительная часть человечества резко начнет интересоваться проблемами безопасности искусственного интеллекта, достаточно низки. Особенно в отсутствие масштабных катастроф, как до этого с ядерной энергией.

Общий прогноз достаточно пессимистичный, но, на мой взгляд, — это полезная тональность на фоне постоянных восторженных заявлений от CEO ведущих AI-компаний про скорое светлое будущее, где вкалывают роботы, а не человек и вообще все проблемы человечества будут решены (только дайте еще инвестиций). Похожий пессимизм уже однажды спас озоновый слой, когда ученые смогли привлечь внимание общества к недальновидному использованию аэрозолей и реагентов. Возможно, сейчас тоже прокатит.

Вдогонку ко вчерашнему посту — отличный пример того, насколько тяжело решать проблему alignment-а в искуственном интеллекте, прямиком из 2016 года. Есть упоминания практически всех инструментов для проверки безопасности AI, включая мониторинг, интерпретируемость, Honeypots-приманки и многое другое.

Aged like fine wine

Alignement достигнут

HealthTech из 18-го века

Благодаря рандомному шорту на YouTube узнал первопричину изобретения цепной пилы и это совсем не спил деревьев.

В книге 1785 года за авторством двух шотландцев, John Aitken и James Jeffray, описывается новый инструмент — flexible saw. Небольшие металлические звенья с зубцами, объединенные в цепь — почти прототип бензопилы, только на ручной тяге.

Изюминка в том, что шотландцы были докторами и книга называется “Основы акушерства, или послеродовой медицины” (Principles of midwifery, or puerperal medicine.). Эта цепная пила была изобретена ими для проведения пельвиотомии — операции по рассечению лобковых костей для расширения родового канала и беспрепятственного прохождения плода при родах.

Напоминаю, что до изобретения анестезии оставалось еще больше 60 лет.
#HealthTech

Как выглядит простуда с Oura?

Несколько дней назад умудрился приболеть. Ничего необычного, стандартная Man-Flu, зато смог протестировать, как реагируют на моё состояние сразу несколько новых моделей и биометрик, которые мы выкатили в Оуре.

Самое новое (и самое заметное) — это Symptom Radar, модель, которая каждый день смотрит на текущее состояние пациента пользователя и оценивает его на предмет болезней и аномальных изменений. В моём случае изменений было достаточно, чтобы заработать себе на красный уровень Major signs — повышенное сердцебиение покоя, температура +1°C от нормы, учащенное дыхание и упавший HRV.

Еще из интересного — Resilience, “устойчивость” организма к физиологическому стрессу. Resilience складывается из оценки самого уровня стресса и оценки восстановления и отдыха днём и во время сна. Тоже очень хорошо видно, как тренд резко скатился вниз (причем падать начал за пару дней до проявления симптомов).

И, наконец, даже Cardiovascular age, оценивающий нагрузку и состояние сердечно-сосудистой системы, медленно пошел наверх.

Будет, что вставить в следующие презентации про HealthTech.

#ŌURA #HealthTech #Wearables
@data_wondering