Prova de que pequenas equipas podem vencer em IA: Treinámos um modelo de fundação de saúde com 3 milhões de dias-pessoa de dados, comparável em escala aos laboratórios maiores. Ele detecta hipertensão arterial com 87% de precisão, juntamente com flutter atrial (70%), ME/CFS (81%) e síndrome do seio doente (87%). O modelo foi inspirado pela arquitetura JEPA de Yann LeCun, mas adaptado para séries temporais irregulares multivariadas. Chamámo-lo JETS: Embedding Conjunto para Séries Temporais. A entrada é composta por 63 canais de dados de sensores: frequência cardíaca, saturação de oxigénio, estágios de sono, VO2Max, etc. O modelo foi testado tanto em tarefas de diagnóstico como de previsão de biomarcadores. A "revolução da IA" não se limitará a chatbots, imagens ou assistentes de código. Acreditamos que a verdade fisiológica é a próxima fronteira para a superinteligência em saúde.

A Apple destacou @EmpiricalHLTH como um aplicativo com um "design novo e deslumbrante". Para ser honesto, há um MILHÃO de coisas que eu mudaria no nosso produto. Como diz @garrytan, "todo produto é ruim no dia em que nasce" -- então este foi um bom marco, mas aqui estão mais 1.000 dias de polir as arestas.