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Nel cuore di un'epoca di avanzamenti tecnologici senza precedenti, Apple si è ancora una volta ritagliata un ruolo da protagonista. Grazie a uno studio recente, supportato dal colosso di Cupertino, emerge in scena un modello di Intelligenza Artificiale (AI) capace di raggiungere una precisione incredibile del 92% nel determinare lo stato di salute di un individuo. Questo progresso non solo stupisce per l'alto grado di accuratezza, ma apre nuovi orizzonti suggerendo che i dati comportamentali, raccolti dai dispositivi indossabili, potrebbero rappresentare indicatori di salute più attendibili rispetto alle tradizionali metriche biometriche, quali la frequenza cardiaca o la saturazione dell'ossigeno.
Lo studio, che ha trovato spazio dettagliato in un articolo di 9to5mac, ha portato alla luce un modello innovativo denominato Wearable Behavior Model (WBM). Questa tecnologia pionieristica ha messo in analisi un colossale patrimonio di oltre 2,5 miliardi di dati, raccolti da dispositivi indossabili, contrariamente a metodi passati che si affidavano a sensori più tradizionali come gli elettrocardiografi integrati nel Apple Watch. Il nuovo modello ha saputo sfruttare le sue capacità attraverso avanzate metriche comportamentali, come il numero di passi, la stabilità del cammino, la mobilità e il massimo consumo di ossigeno, tutte informazioni raccolte attraverso il sempre più sofisticato Apple Watch.
Una domanda che sorge spontanea è: qual è stata la necessità di sviluppare il WBM, quando già disponiamo dei dati dall’Apple Watch? La risposta sta nella raffinatezza e nella brevettabilità dei dati. I dati grezzi spesso possono risultare incompleti o eccessivi, non sempre correlandosi con episodi critici di salute. Le metriche comportamentali avanzate, invece, elaborate da algoritmi di comprovata efficacia, rappresentano indicatori fisiologicamente e contestualmente significativi. Un esempio è rappresentato dagli indici di mobilità, che caratterizzano non solo l'andatura, ma anche l'attività generale, cruciali per identificare aspetti della salute come la gravidanza.
Il modello WBM si distingue puntando a individuare schemi nei dati comportamentali elaborati piuttosto che limitarsi a esaminare segnali sensoriali diretti. Addestrato con dati provenienti da dispositivi Apple Watch e iPhone di 161.855 partecipanti, lo studio ha indagato ben 27 metriche comportamentali. Queste variano dal ritmo nel cammino alla frequenza respiratoria, dalla durata del sonno fino alle variazioni del ritmo cardiaco, il tutto analizzato attraverso blocchi settimanali sottoposti all’AI per una valutazione accurata.
Non solo il WBM ha dimostrato una superiorità rispetto a modelli esistenti, raggiungendo performance notevoli su 18 dei 47 compiti specifici relativi alla salute, come l'analisi dell'uso di beta-bloccanti, ma è anche riuscito a eccellere in quasi tutte le attività dinamiche, come ad esempio il rilevamento della gravidanza, la qualità del sonno o le infezioni respiratorie, ad eccezione del diabete.
La prova più evidente del potenziale di questo modello risiede nell'efficacia di un approccio di analisi combinata, dove un modello ibrido ha permesso di ottenere una precisione del 92% nel rilevare gravidanze, mostrando un incremento continuo nelle analisi relative al sonno, alle infezioni, alle lesioni e ai disturbi cardiovascolari.
Questi risultati non rappresentano solamente un balzo tecnologico in avanti, ma hanno il potenziale di trasformare radicalmente il nostro approccio alla salute, proiettandoci in un futuro dove la tecnologia non si limita a immagazzinare dati, ma gioca un ruolo attivo e determinante nel miglioramento del benessere individuale. Con Apple alla guida di questa innovazione, il confine tra tecnologia e salute diventa sempre più sottile, promettendo un'era in cui il monitoraggio proattivo non solo migliorerà la qualità della vita, ma potrebbe addirittura salvarla.
