Apple Watch: un modello AI rivela condizioni di salute nascoste

Un recente studio pubblicato da ricercatori supportati da Apple ha rivelato che un nuovo modello AI addestrato sui dati comportamentali di Apple Watch può ora prevedere una vasta gamma di condizioni di salute in modo più accurato rispetto agli approcci tradizionali basati su sensori.

Apple Watch: un nuovo modello AI può prevede condizioni di salute in modo più accurato

Lo studio, intitolato “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions”, introduce il Wearable Behavior Model (WBM). Si tratta di un foundation model che utilizza i dati comportamentali rilevati da Apple Watch, come numero di passi, durata del sonno, variabilità del battito cardiaco e mobilità, per anticipare problemi di salute latenti.

A differenza degli approcci classici, basati su misurazioni istantanee di frequenza cardiaca, ossigenazione, ecc., questo modello AI analizza il comportamento degli utenti sul lungo termine.

Ciò che ne consegue è un’accuratezza maggiore nell’individuare condizioni di salute persistenti o fluttuanti, come qualità del sonno, uso di beta-bloccanti, infezioni respiratorie e gravidanza.

Per l’addestramento del modello, il colosso di Cupertino ha utilizzato i dati di oltre 160.000 utenti raccolti tramite lo studio Heart and Movement, con più di 2,5 miliardi di ore di dati analizzate.

Il modello un’architettura di apprendimento automatico a serie temporali progettata per identificare i cambiamenti nel comportamento nel corso di giorni o settimane, consentendogli di identificare condizioni di salute che si sviluppano nel tempo piuttosto che istantaneamente.

I ricercatori sostengono che i dispositivi indossabili si sono ora evoluti al punto in cui possono supportare questo tipo di analisi basata sull’intelligenza artificiale su larga scala. Al momento, non è dato sapere se tale modello sarà effettivamente integrato da Apple in futuro, ma sicuramente dimostra che l’attuale hardware di Apple Watch può andare molto oltre in termini di analisi della salute.