Bewijs dat kleine teams kunnen winnen in AI: We hebben een gezondheidsmodel getraind op 3 miljoen persoonsdagen aan data, vergelijkbaar in schaal met de grotere laboratoria. Het detecteert hoge bloeddruk met 87% nauwkeurigheid, naast atriumfladderen (70%), ME/CVS (81%) en sick sinus syndroom (87%). Het model was geïnspireerd door Yann LeCun's JEPA-architectuur, maar aangepast voor multivariate onregelmatige tijdreeksen. We noemden het JETS: Joint Embedding for Time Series. De invoer bestaat uit 63 kanalen van sensordata: hartslag, zuurstofverzadiging, slaapfasen, VO2Max, enz. Het model werd getest op zowel diagnose- als biomarkerpredictietaken. De "AI-revolutie" zal niet beperkt blijven tot chatbots, afbeeldingen of code-assistenten. Wij denken dat fysiologische grondwaarheid de volgende grens is voor gezondheidssuperintelligentie.

Apple heeft @EmpiricalHLTH uitgelicht als een app met een "prachtig nieuw ontwerp". Om eerlijk te zijn, zijn er een MILJOEN dingen die ik aan ons product zou veranderen. Zoals @garrytan zegt: "elke product is slecht op de dag dat het geboren wordt" -- dus dit was een mooie mijlpaal, maar op naar 1.000 meer dagen van het gladstrijken van de ruwe randjes.