El nuevo modelo de IA de Apple Watch puede revelar condiciones de salud ocultas

Un nuevo modelo de IA respaldado por Apple entrenado en datos de comportamiento de Apple Watch ahora puede predecir una amplia gama de condiciones de salud con mayor precisión que los enfoques tradicionales basados ​​en sensores, según un estudio publicado recientemente.

El documento de investigación, titulado “Beyond Sensor Data: Modelos básicos de datos de comportamiento de wearables mejoran las predicciones de salud”, introduce un modelo de aprendizaje automático que analiza el comportamiento del usuario para marcar posibles problemas de salud. A diferencia de los métodos anteriores que se centran en los resultados del sensor en tiempo real como la frecuencia cardíaca o el oxígeno de la sangre, el nuevo modelo identifica patrones en cómo las personas se mueven, duermen y hacen ejercicio con el tiempo.

En el centro del estudio hay un modelo de base que los investigadores llaman el Modelo de comportamiento portátil (WBM). Analiza las métricas de comportamiento de alto nivel, como el recuento de pasos, la duración del sueño, la variabilidad de la frecuencia cardíaca y la movilidad, todas calculadas por el Apple Watch utilizando algoritmos en el dispositivo.

Los investigadores encontraron que este enfoque permite que el modelo de IA detecte ciertas condiciones de salud de manera más efectiva que los modelos basados ​​únicamente en datos biométricos directos. El WBM mostró un rendimiento particularmente fuerte al identificar lo que los investigadores llamaron estados de salud estática, como si una persona toma betabloqueantes y condiciones de salud transitorias como la calidad del sueño o la infección respiratoria. Para la detección del embarazo, el modelo alcanzó una precisión de hasta un 92% cuando se combinó con datos biométricos tradicionales en un enfoque híbrido.

Apple recopiló datos para el modelo a través del estudio del corazón y el movimiento, que involucra a más de 160,000 participantes que comparten voluntariamente datos a través de Apple Watch y iPhone. El modelo de fundación fue capacitado en más de 2.500 millones de horas de datos y se evaluó en 57 tareas de predicción relacionadas con la salud diferentes. Utiliza una arquitectura de aprendizaje automático de la serie temporal diseñada para identificar cambios en el comportamiento durante días o semanas, lo que le permite identificar las condiciones de salud que se desarrollan con el tiempo en lugar de instantáneamente.

Los investigadores argumentan que los dispositivos portátiles han evolucionado hasta el punto en que pueden apoyar este tipo de análisis con AI a escala. Se desconoce si dicho modelo se integrará en una función orientada al usuario en el futuro, pero demuestra que el hardware actual de Apple Watch puede ir mucho más lejos en términos de análisis de salud preciso e inteligente.