Apple выпустила iOS 13.5 с API для отслеживания носителей SARS-CoV-2

Apple выпустила iOS 13.5 с API для отслеживания носителей SARS-CoV-2

Apple выпустила iOS 13.5 с API для отслеживания носителей SARS-CoV-2

Вчера вечером пользователи мобильных операционных систем iOS и iPadOS получили новые минорные версии — iOS 13.5 и iPadOS 13.5. Apple отметила, что в этих релизах нет патчей для уязвимостей, однако стоит обратить внимание на другой нюанс: купертиновцы сделали первые шаги в сторону отслеживания распространения коронавирусной болезни COVID-19.

Речь идёт об Exposure Notification API, который в последнее время активно обсуждается экспертами по защите информации. Этот API Apple разработала совместно со специалистами Google.

Согласно планам обеих корпораций, Exposure Notification API должен помочь властям многих стран выработать стратегию по борьбе с локальным распространением инфекции COVID-19.

При этом нет никакого навязывания, утверждают техногиганты — использовать API для отслеживания контактов людей можно по желанию. Пользователь, например, должен подписаться на соответствующие уведомления, что можно сделать только после подтверждения положительного теста.

Помимо нового API, Apple упростила процесс разблокировки устройств iPhone для людей, носящих маски. Суть в том, что теперь устройство детектирует защитную повязку на вашем лице, после чего быстро перенаправляет на ввод кода-пароля. В целом процесс получился более быстрый и плавный.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru