O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), em parceria com a Empirical Health, desenvolveu uma nova inteligência artificial (IA) que utiliza um extenso conjunto de dados do Apple Watch, com mais de 3 milhões de dias de informações. O principal objetivo desta tecnologia é melhorar a capacidade de prever condições médicas com maior precisão.
Para criar essa IA, os pesquisadores reuniram informações de mais de 16 mil pessoas, registrando 63 métricas de saúde em cinco áreas diferentes: cardiovascular, respiratória, sono, atividade física e estatísticas gerais. Curiosamente, apenas 15% dos participantes tinham um histórico médico rotulado, o que significa que uma grande parte dos dados teria sido considerada irrelevante em métodos tradicionais. Para contornar esse desafio, a nova IA, chamada JETS, foi inicialmente treinada de forma autossupervisionada, utilizando todos os dados disponíveis. Somente depois foi ajustada com o subconjunto que contava com informações rotuladas.
A tecnologia se baseia na arquitetura chamada JEPA, que permite que a IA compreenda o significado de dados ausentes. Esse método consiste em mascarar partes dos dados e ensinar a IA a entender o contexto, o que é usado para lidar com lacunas comuns nas informações coletadas por dispositivos vestíveis. Por exemplo, enquanto em imagens a JEPA ignora partes do conteúdo, no caso das métricas de saúde, ela aprende a prever dados que estão faltando.
Os cientistas transformaram as informações em trios de dados, que incluem o dia, o valor da métrica e o tipo de métrica, convertidos em tokens para facilitar o processamento e a análise. O modelo JETS demonstrou um desempenho promissor ao ser testado em comparação a modelos de referência. Em diversas métricas, a IA se destacou com resultados como 86,8% de precisão na previsão de hipertensão arterial, 70,5% para flutter atrial, 81% para síndrome da fadiga crônica e 86,8% para síndrome do nó sinusal.
Esses resultados, embora não representem a precisão direta, mostram a capacidade da IA em identificar corretamente casos relevantes. O estudo ressaltou como as técnicas modernas podem extrair valor de conjuntos de dados irregulares, e ainda evidencia que dispositivos amplamente utilizados, como o Apple Watch, possuem um significativo potencial para aplicações na área da saúde.
A pesquisa destaca a importância de usar dados que, de outra forma, seriam descartados, e como a nova IA funciona bem mesmo com registros incompletos. Além disso, ajuda na detecção de padrões de longo prazo, o que pode contribuir para a melhoria dos diagnósticos e da prevenção de doenças, demonstrando também o valor dos dispositivos vestíveis como ferramentas médicas.