Samsung está desarrollando modelos de inteligencia artificial (IA) con la capacidad de analizar las señales que genera nuestro cuerpo y detectar posibles enfermedades a futuro. Los dos desarrollos fueron presentados en el marco del pasado Galaxy Unpacked, junto con los nuevos plegables de la marca, y llevan por nombre xMAE y HiMAE.
La promesa de la compañía es que, al identificar patrones significativos, la IA ayude al usuario a comprender y gestionar sus hábitos. No es la primera vez que Samsung apuesta por este ámbito, ya que hace poco también reveló Health Assistant con la intención de interpretar la información que recopilan sus wearables.
xMAE y HiMAE, dos modelos para la salud del usuario
Antes de profundizar en lo que representa cada uno, debemos comprender que un sistema de salud con IA utiliza aprendizaje autosupervisado para extraer características valiosas a partir de datos biológicos no etiquetados. En este caso, son los Investigadores del Equipo de Salud Digital de Samsung Research America (SRA) quienes están al frente del proyecto.
El primer modelo es xMAE (Physiology-Aware Masked Cross-Modal Reconstruction for Biosignal Representation Learning, o Reconstrucción multimodal enmascarada con enfoque fisiológico para el aprendizaje de representación de bioseñales, por su traducción). Su objetivo es aprender la relación temporal entre distintas métricas, principalmente la actividad eléctrica del corazón (ECG o electrocardiograma) y los cambios en el flujo sanguíneo (PPG o fotopletismografía).
Es decir, ambos miden la función cardíaca, aunque no de la misma forma ni de manera sincronizada. Por ello, xMAE intenta lograr algo muy interesante: aprovechar la señal PPG, que se obtiene de forma continua, para aprender características que normalmente requerirían información precisa de un ECG.
Para lograr los resultados más exactos, el sistema fue entrenado como la IA tradicional, solo que aquí se emplearon aproximadamente 9,400 horas de datos de ECG y PPG. En sus evaluaciones, el modelo superó a otros métodos en 15 de 19 tareas, incluyendo condiciones cardiovasculares, detección de anomalías y clasificación de las etapas del sueño. Esto no significa que dejemos de necesitar médicos; más bien indica que la combinación de métricas e IA puede predecir con mayor precisión diversos padecimientos.
Por otro lado tenemos el modelo HiMAE. Samsung explica que la información medida desde dispositivos portátiles puede revelar datos distintos dependiendo del lapso en el que se analicen. Por ejemplo, los segmentos cortos muestran variaciones rápidas como los latidos del corazón, mientras que los periodos prolongados reflejan patrones acumulativos como el sueño o la actividad física.
Lo que este modelo pretende es analizar precisamente esas diferentes escalas temporales para estudiar los segmentos y, al final, identificar qué información resulta útil para cada diagnóstico. La marca menciona que con esto se abre la posibilidad de interpretar las señales que nos da el dispositivo sin necesidad de recurrir a búsquedas en internet.
Al igual que ocurre con Health Assistant, la meta no es simplemente mostrar más números en la aplicación de Samsung Health, sino conseguir que la IA interprete mejor el significado de los cambios corporales cuando se observan en conjunto.
Básicamente, no se limita a indicar cómo dormimos o cuál es nuestra frecuencia cardíaca; pretende analizar cómo evolucionan esos indicadores a lo largo del tiempo para encontrar patrones que ayuden a prevenir posibles enfermedades.
No está de más mencionar que, hasta el momento de esta publicación, ambos modelos se presentan como resultados de una investigación. Asimismo, como siempre recordamos, los diagnósticos y lecturas de un reloj deben atenderse con un especialista. No es que no sirvan; al contrario, pueden adelantar varios pasos en un tratamiento, pero no sustituyen una receta médica.
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- La noticia
Samsung quiere hacer algo que sistemas de salud no han podido en años: usar eficazmente la medicina preventiva
fue publicada originalmente en
Xataka México
por
Eric Ramirez
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Una nueva apuesta tecnológica para la prevención médica
La industria tecnológica continúa explorando el terreno de la salud digital con propuestas cada vez más ambiciosas. En esta ocasión, la corporación surcoreana ha dado a conocer avances significativos en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial orientados a interpretar señales corporales con el objetivo de anticiparse a diversas afecciones médicas antes de que estas se manifiesten clínicamente.
Estas nuevas herramientas fueron dadas a conocer de manera paralela a la presentación de los dispositivos plegables de la marca. La premisa principal detrás de esta iniciativa radica en dotar al usuario de herramientas avanzadas capaces de comprender y gestionar de forma óptima sus rutinas diarias y su bienestar físico mediante la correlación de datos biométricos complejos.
xMAE y HiMAE: Innovación en el análisis de bioseñales
Detrás de estos desarrollos se encuentra el Equipo de Salud Digital perteneciente a Samsung Research America. Los especialistas han empleado técnicas de aprendizaje autosupervisado, permitiendo que los algoritmos procesen grandes volúmenes de información biológica sin etiquetar para extraer métricas de gran valor clínico.
El primero de estos sistemas recibe el nombre de xMAE. Su función principal consiste en establecer vínculos temporales entre diferentes métricas fisiológicas, concretamente la actividad eléctrica del corazón y las variaciones detectadas en el flujo sanguíneo periférico. Mediante el aprovechamiento de señales continuas, este modelo es capaz de deducir información que tradicionalmente requeriría instrumentos de medición clínica más complejos.
Para alcanzar un nivel óptimo de precisión, el sistema fue sometido a un riguroso entrenamiento utilizando aproximadamente 9,400 horas de registros médicos combinados. Durante las fases de evaluación, esta tecnología logró superar a otros métodos convencionales en 15 de 19 tareas evaluadas, abarcando desde la detección de anomalías cardiovasculares hasta la clasificación detallada de las fases del sueño.
Comprensión temporal de los datos biométricos
Por otro lado, la compañía introdujo el modelo HiMAE, diseñado específicamente para abordar una limitación común en los dispositivos portátiles: la variabilidad en los periodos de observación. Mientras que los registros breves permiten examinar eventos instantáneos como los latidos individuales, los lapsos prolongados revelan tendencias acumulativas asociadas al descanso y al movimiento cotidiano.
Este segundo enfoque examina múltiples escalas temporales de manera simultánea para determinar qué información resulta verdaderamente útil al momento de estructurar un diagnóstico preliminar. Con ello, se busca que las lecturas obtenidas mediante accesorios tecnológicos ofrezcan una perspectiva mucho más profunda sin necesidad de recurrir a consultas externas o interpretaciones erróneas en la red.
Hacia un monitoreo continuo de la salud
Ambos desarrollos complementan los esfuerzos previos de la empresa, como su asistente personal enfocado en el bienestar, cuya finalidad principal no se limita a arrojar cifras aisladas dentro de una aplicación móvil, sino a dotar de contexto clínico a las transformaciones físicas que experimenta el usuario a lo largo de los meses.
A pesar del enorme potencial que demuestran estas herramientas predictivas, es fundamental recordar que se encuentran en fase de investigación y desarrollo. Los especialistas de la salud reiteran que cualquier lectura obtenida a través de relojes inteligentes o pulseras de actividad debe ser interpretada exclusivamente por personal médico calificado, funcionando como un recurso de apoyo y prevención, pero nunca como un reemplazo definitivo del criterio profesional.
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