L’Apple Watch n’a pas forcément besoin de nouveaux capteurs pour proposer des données de santé plus variées. Apple a récemment publié une nouvelle étude dans laquelle elle explique avoir formé un modèle d’IA se basant sur certaines données récoltées au long terme par l’Apple Watch. Elle a remarqué qu’elle pouvait alors prédire tout un tas de problèmes de santé de manière plus efficace qu’avec l’approche traditionnelle, qui se base sur les informations directement récupérées par les capteurs.
Le papier a un nom assez explicite, à savoir « Au-delà des données des capteurs : Les modèles de base des données comportementales des wearables améliorent les prévisions en matière de santé ». Un modèle baptisé Wearable Behavior Model (WBM) a donc été formé à partir de plus de 2,5 milliards d’heures de données obtenues de 160 000 volontaires ayant partagé les données de leur montre et de leur iPhone.
Au lieu de créer un algorithme se basant directement sur les données brutes des capteurs, le projet se base sur la façon dont le porteur bouge, dort et s'entraîne au fil du temps. Il peut s'agir d'informations déjà analysées par les algorithmes de la montre comme le nombre de pas, le temps d’exercice ou la VO₂ max. Des éléments que l'Apple Watch produit en abondance et qui sont alors analysés par le modèle d'IA, créé pour observer les évolutions au fil du temps.
Les chercheurs ont remarqué que cette nouvelle approche permettait au modèle d’IA de mieux détecter certains problèmes de santé, et cela de manière plus efficace qu’en se basant sur les données directes des capteurs. WBM serait particulièrement performant pour détecter les « états de santé statiques », comme lorsqu’une personne est un gros fumeur ou prend des bêta-bloquants. Le modèle a atteint une précision de 92 % pour la détection des grossesses, et s’en sort également bien pour repérer les états de santé transitoires comme les infections respiratoires.
Pour les chercheurs, la technologie des wearables est désormais suffisamment avancée pour pouvoir prendre en charge ce genre d’analyses par IA à grande échelle. Les résultats peuvent être encore plus efficaces en couplant cette approche avec celle plus classique de l’analyse des données des capteurs. Le papier montre bien que les Apple Watch actuelles ont largement de quoi donner de nouvelles données à leurs porteurs, et cela sans forcément revoir leur matériel.
