La tecnologia indossabile sta attraversando una fase evolutiva importante. A tal proposito, un nuovo studio sostenuto da Apple ne è la dimostrazione più recente. I ricercatori hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale. Il quale è in grado di interpretare dati comportamentali raccolti dall’Apple Watch per prevedere una vasta gamma di condizioni di salute. Il tutto con una precisione superiore rispetto alle tecniche basate unicamente su dati biometrici immediati. Tale nuovo approccio segna un punto di svolta nella comprensione del benessere individuale. Spostando l’attenzione dal dato istantaneo alla storia comportamentale nel tempo.
Apple Watch a supporto delle condizioni di salute
Il centro dello studio è il Wearable Behavior Model (WBM). Un foundation model descritto nella pubblicazione Beyond Sensor Data. A differenza delle tecniche tradizionali che si concentrano su parametri come la frequenza cardiaca istantanea o la saturazione di ossigeno, il WBM considera aspetti più generali, ma altamente significativi. Tra cui attività fisica quotidiana, schemi di sonno, cambiamenti nella frequenza cardiaca durante il giorno e l’andamento della mobilità personale. Analizzando tali fattori su scala temporale ampia, il modello riesce a cogliere segnali sottili, ma rilevanti dal punto di vista medico.
Le applicazioni di tale sistema sono numerose e sorprendenti. Il modello è stato in grado di riconoscere stati fisiologici e condizioni cliniche con notevole precisione. Tra cui l’assunzione di farmaci come i beta-bloccanti, infezioni temporanee e persino alterazioni nella qualità del sonno. Uno dei risultati più eclatanti è legato alla capacità di identificare la gravidanza con un’accuratezza che arriva fino al 92%. Ciò grazie all’integrazione tra pattern comportamentali e metriche biometriche tradizionali.
Il dataset usato per addestrare il WBM è stato raccolto tramite il Heart and Movement Study. Un’iniziativa condotta da Apple che ha coinvolto più di 160.000 persone. I partecipanti hanno fornito volontariamente i dati dei loro dispositivi, contribuendo a costruire un corpus di oltre 2,5 miliardi di ore di registrazioni. Tale enorme volume ha permesso di addestrare il modello su decine di compiti legati al benessere e alla salute. Non è ancora noto se Apple integrerà tale tecnologia nei propri dispositivi in futuro, ma la ricerca evidenzia un potenziale concreto.
