La IA analiza patrones de movimiento, sueño y energía para anticiparse a cambios en la salud, sin depender únicamente de sensores tradicionales
Un nuevo estudio respaldado por Apple sugiere que los dispositivos inteligentes podrían anticipar cambios importantes en la salud, como un embarazo o una infección respiratoria, incluso antes de que aparezcan síntomas evidentes o se realicen pruebas médicas tradicionales.
La investigación se basa en un sistema de inteligencia artificial llamado Wearable Behavior Model (WBM), desarrollado a partir de datos recopilados por dispositivos como el Apple Watch y el iPhone. A diferencia de otros sistemas que solo analizan indicadores fisiológicos como la frecuencia cardíaca, este modelo estudia patrones de comportamiento diarios de los usuarios.
Datos de más de 160,000 personas
El modelo fue entrenado utilizando información de más de 160,000 participantes del estudio Apple Heart and Movement Study, uno de los proyectos de investigación en salud más amplios impulsados por la compañía.
En total, los investigadores analizaron más de 2,500 millones de horas de datos, obtenidos de manera pasiva mientras las personas utilizaban sus dispositivos.
Entre los datos que el sistema analiza se encuentran:
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Número de pasos diarios
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Calidad y duración del sueño
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Ritmo de respiración
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Energía activa o calorías quemadas
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Estabilidad al caminar
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Capacidad cardiovascular estimada (VO₂ máx)
Aunque estos datos ya eran recopilados por el Apple Watch, el avance está en la forma en que la inteligencia artificial puede interpretar esos patrones a lo largo del tiempo.
Detección temprana de cambios en la salud
Uno de los resultados más llamativos del estudio fue la capacidad del modelo para detectar embarazos con una precisión del 92%, sin necesidad de sensores adicionales ni pruebas invasivas.
Además, la IA también mostró buenos resultados al identificar señales tempranas relacionadas con:
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Trastornos del sueño
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Infecciones respiratorias como gripe o resfriado
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Uso de ciertos medicamentos, como los betabloqueadores
En total, el sistema fue evaluado en 57 tareas de predicción. En al menos 18 relacionadas con enfermedades crónicas, el modelo superó a métodos tradicionales que dependen únicamente de datos fisiológicos.
Una nueva forma de interpretar el cuerpo
Este avance apunta a un cambio en la forma en que la tecnología puede ayudar a monitorear la salud. En lugar de centrarse únicamente en mediciones puntuales, el modelo analiza cambios en el comportamiento diario.
Por ejemplo, si una persona camina menos de lo habitual, duerme peor o modifica su forma de moverse, el sistema podría detectar que algo no está bien incluso antes de que el usuario lo note.
Los investigadores destacan que el futuro de la salud digital probablemente estará en combinar datos fisiológicos con patrones de comportamiento, lo que permitiría una visión más completa del estado de salud de cada persona.
Lo que viene para la salud digital
Por ahora, el Wearable Behavior Model se encuentra en fase de investigación y aún no ha sido incorporado oficialmente al software del Apple Watch ni aprobado para uso clínico.
Sin embargo, los resultados del estudio muestran el enorme potencial de los dispositivos wearables para evolucionar más allá del seguimiento físico y convertirse en herramientas capaces de detectar problemas de salud de forma temprana.
