Apple y la Universidad del Sur de California revolucionan el monitoreo de la salud con un modelo de IA que utiliza patrones de comportamiento recogidos por dispositivos electrónicos inteligentes. El aparato, que se puede colocar en la ropa o como accesorio, anticipa enfermedades y estados fisiológicos con alta precisión.
El Wearable Behavior Model (WBM) analiza patrones cotidianos como el sueño, la movilidad y la actividad física para evaluar la salud de forma integral. En lugar de apoyarse sólo en métricas biométricas puntuales (frecuencia cardíaca, oxigenación o temperatura), WBM utiliza 27 métricas de comportamiento agrupadas en actividad, salud cardiovascular, sueño y movilidad. Esto proporciona a los profesionales de la salud datos más contextuales y menos sujetos al “ruido” técnico.
El modelo fue entrenado con los datos anónimos de más de 162 mil voluntarios y en 57 tareas de predicción de salud. Los estudios demostraron que supera a los modelos tradicionales basados solo en sensores fisiológicos en la mayoría de los casos analizados.
Estados de salud que identifica
El WBM identifica:
- Enfermedades crónicas.
- Monitoriza rehabilitaciones.
- Preveé infecciones.
- Detecta embarazos con hasta un 92% de precisión, Al combinar con datos biométricos clásicos
- Identifica infecciones respiratorias tempranas por cambios sutiles en el sueño o el movimiento.
Las métricas basadas en comportamiento son más estables, representativas y resistentes al “ruido” externo que los sensores brutos y se alinean mejor con los cambios de salud reales. Analizar variables como la constancia del sueño, los patrones de movilidad o los cambios en la actividad física permite anticipar condiciones de salud antes de que los síntomas sean detectables incluso por el mismo usuario.
Lo que viene
Apple aún no confirmó cuándo lanzará estas funciones comercialmente, pero la industria ya vislumbra un futuro en el que los wearables serán “copilotos” de salud predictiva y personalizada.
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