دليل على إمكانية الفوز في الذكاء الاصطناعي للفرق الصغيرة: قمنا بتدريب نموذج أساس صحي على بيانات 3 ملايين يوم شخصي، بحجم مماثل للمختبرات الأكبر. يكتشف ارتفاع ضغط الدم بدقة 87٪، إلى جانب ارتعاش الأذينيين (70٪)، ME/CFS (81٪)، ومتلازمة الجيوب الأنفية المريضة (87٪). استلهم النموذج من بنية JEPA الخاصة بيان لوكون، لكنه تم تكييفه مع سلاسل زمنية غير منتظمة متعددة المتغيرات (multivariable circum). سميناها JETS: التضمين المشترك للسلاسل الزمنية. المدخلات هي 63 قناة بيانات حساسات: معدل ضربات القلب، تشبع الأكسجين، مراحل النوم، VO2Max، وغيرها. تم اختبار النموذج على كل من مهام التشخيص والتنبؤ بالمؤشرات الحيوية. لن تقتصر "ثورة الذكاء الاصطناعي" على روبوتات الدردشة أو الصور أو مساعدي الكود فقط. نعتقد أن الحقيقة الفسيولوجية هي الحدود التالية للذكاء الفائق الصحي.

ظهرت Apple @EmpiricalHLTH كتطبيق ب "تصميم جديد رائع". لأكون صادقا ، هناك مليون شيء سأغيره في منتجنا. كما يقول @garrytan ، "كل منتج سيء في اليوم الذي يولد فيه" - لذلك كان هذا معلما رائعا ، ولكن إليك 1000 يوم إضافي من صنفرة الحواف الخشنة.