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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.
Fonte: TecnoAndroid
