Comprei o Apple Watch Series 10 no outono passado porque sou um corredor e quero que o vestível rastreie todos os meus dados de saúde enquanto treino e descanse. Não se trata apenas de acompanhar minhas estatísticas em execução ou tentar raspar a alguns minutos da minha maratona.
Fui com a série 10 mais cara do Apple Watch 10, em vez de substituir a bateria do meu Apple Watch SE, porque queria os sensores de saúde mais avançados do modelo mais recentes. Estou em uma idade em que estou mais consciente da minha saúde e quero ferramentas como o Apple Watch para reunir o maior número possível de métricas de saúde.
Quando os sintomas acabam aparecendo, espero que todos os dados do Apple Watch no aplicativo de saúde, combinados com ferramentas avançadas de IA, forneçam avisos antecipados para que eu possa tomar medidas imediatas. Esses dados de longo prazo também podem ajudar os médicos, dando-lhes anos de histórico de saúde para revisar.
Há uma peça ausente em tudo isso. O Apple Watch coleta uma quantidade enorme de dados de saúde durante o treinamento, o descanso e o sono. Mas o software atual WatchOS e iOS ainda não pode reunir todos esses pontos de dados e analisá -los em um só lugar.
Não quero que o Apple Watch simplesmente me diga que minha frequência cardíaca é muito alta. Quero ver como treinei, o que comi, como dormi e depois fazer um julgamento mais informado. Condições médicas conhecidas, medicamentos e outros fatores podem ajudar o Apple Watch a explicar melhor seus avisos. Pode até capturar sinais iniciais de desenvolvimento de condições mais cedo.
Isso pode parecer uma ilusão por enquanto, mas a Apple já está trabalhando nesses tipos de recursos de IA para o iPhone e o Apple Watch. A empresa publicou um novo estudo detalhando um modelo de IA que interpreta o bem-estar geral, analisando uma ampla gama de dados de saúde, em vez de apenas sinais individuais dos sensores do relógio.
O modelo de IA
O estudo, intitulado “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data of Wearables melhore as previsões de saúde”, está disponível Neste link.
Os pesquisadores da Apple treinaram um modelo de IA sobre dados de saúde de mais de 160.000 usuários do Apple Watch, chamando -o de modelo de Fundação de Comportamento de Saúde Vestível (WBM). O sistema processou 15 bilhões de horas de dados para que a IA pudesse aprender como se parecem padrões saudáveis e como eles mudam com diferentes condições.
Aqui estão as categorias de dados comportamentais que os pesquisadores coletaram:
- Atividade (8 variáveis): energia ativa (calorias estimadas queimadas), energia basal, contagem de etapas (telefone e relógio), tempo de exercício, tempo de pé e voos escalaram (telefone e relógio).
- Cardiovascular (4 variáveis): freqüência cardíaca em repouso, frequência cardíaca caminhada, frequência cardíaca e variabilidade da freqüência cardíaca. Vitals (3 variáveis): frequência respiratória (somente durante a noite), oxigênio no sangue e temperatura do punho (durante a noite).
- Marcada / mobilidade (8 variáveis): métricas de caminhada (velocidade, comprimento da etapa, porcentagem de suporte duplo, porcentagem de assimetria e pontuação de firmeza), velocidade de subida / descida da escada e contagem de quedas.
- Medições corporais (2 variáveis): massa corporal e IMC.
- Capacidade cardiovascular de aptidão / funcional (2 variáveis): VO2max e distância de seis minutos, ambas medidas clinicamente validadas de condicionamento físico e capacidade.
Os pesquisadores treinaram o WBM AI em oito GPUs A100 por 16 horas e depois testaram o quão bem ele poderia detectar condições de longo prazo e mudanças de saúde semana a semana.
O que os pesquisadores encontraram
Os cientistas da Apple descobriram que o WBM supera os algoritmos que dependem de dados biométricos específicos, como a frequência cardíaca, quando se trata de detectar certas condições. Isso ocorre porque esse modelo de IA analisa todos os dados comportamentais ao longo do tempo, não apenas as leituras de um sensor.
Por exemplo, o WBM é melhor na análise do sono. “Os dados comportamentais capturam informações de todas as horas da semana, incluindo períodos durante a noite, onde podemos inferir quanto tempo alguém estava dormindo por períodos de inatividade (por exemplo, contagem de etapas, minutos de exercícios e frequência cardíaca).”
O PhotopletysMogram (PPG), que o Apple Watch usa para coletar dados de saúde brilhando a luz colorida na sua pele, faz apenas medições algumas vezes por dia.
Os pesquisadores também descobriram que o WBM detecta infecção ou lesão melhor do que os algoritmos baseados em sensores. Por exemplo, mudanças de marcha e mobilidade são bons indicadores de lesão.
Segundo o estudo, o WBM supera as leituras somente para PPG para 18 de 47 doenças basais e resultados de medicamentos. O modelo se saiu especialmente bem na previsão do uso do betabloqueador, um medicamento comumente prescrito para condições cardíacas.
Em alguns casos, porém, os dados de PPG somente ainda superaram o WBM, como no diabetes e certos medicamentos, como antidepressivos, onde dados fisiológicos diretos são mais reveladores.
A combinação de WBM e PPG fornece os melhores resultados. O Apple Watch pode detectar condições com mais precisão, analisando os dados comportamentais e as leituras de sensores juntos, em vez de depender de apenas uma fonte.
De fato, os pesquisadores descobriram que a combinação de WBM e PPG é “notavelmente performente para a previsão da gravidez”.
Veremos esses recursos da APA da Apple na Apple Intelligence?
O modelo WBM é exatamente o tipo de recurso que espero ver na Apple Intelligence em breve. Isso poderia ajudar a melhorar meu bem-estar, oferecendo conselhos em tempo real. Eu adoraria o relógio me dar sugestões de treinamento com base em como estou indo. Pode me informar que estou empurrando muito ou não o suficiente. A IA também pode me dizer que estou com um desempenho abaixo do desempenho porque não dormi bem ou comi corretamente.
Ao analisar padrões comportamentais, a IA pode sinalizar sinais iniciais de problemas de saúde. Por exemplo, ele poderia recomendar um exame de cardiologia depois de perceber que estou subindo as escadas mais lentamente e minha frequência cardíaca em repouso está aumentando. Ou pode prever o risco de diabetes com base em alterações nos níveis de dieta, peso e atividade.
O recurso Vitals WatchOS 11 e iOS 18 já pode identificar infecções mais cedo, mas cabe a você interpretar os dados. Um modelo de IA pode analisá -lo para você e alertá -lo antes que os sintomas apareçam. Isso pode ajudá -lo a dar um salto em tomar medicamentos, hidratando e descansando.
Isso é apenas especulação, mas eu adoraria ver a Apple trazer o modelo WBM para o iPhone, assumindo que pesquisas futuras confirmam os resultados do estudo.
