Z roku na rok smartwatche dostają coraz więcej funkcji, które pomagają nam monitorować stan naszego organizmu. Nie są to urządzenia medyczne, więc nie postawią nam diagnozy, ale mogą nam pomóc dbać o siebie, za zebrane przez nich dane mogą przysłużyć się podczas wizyt u lekarza. Jedną z takich funkcji jest EKG w Apple Watch, która trafiła do zegarków producenta w 2018 roku, jednak od niedawna dostarcza raporty zdrowotne, a także umożliwia wykrywanie migotania przedsionków. Tutaj warto wspomnieć, że poleca ją wielu lekarzy, bo dzięki temu, że taki zegarek nosimy praktycznie przez cały dzień, łatwiej pozyskać większą ilość danych.
Nie jest to poziom urządzenia medycznego, bo EKG w Apple Watch zbiera dane tylko z jednego punktu na nadgarstku użytkownika, dlatego naukowcy postanowili znaleźć sposób, by przekształcić funkcję w coś jeszcze bardziej przydatnego. W tym celu opracowano algorytmy sztucznej inteligencji, które zaprojektowano tak, by identyfikowały drobne sygnały zawarte w zebranych danych, które mogłyby odpowiadać za problemy z sercem.
Czytaj też: Apple Pay jest antykonkurencyjny? Tak twierdzi Komisja Europejska
Naukowcy z Mayo Clinic, już kilka lat temu opracowali algorytm mogący wykrywać dysfunkcję lewej komory serca przy pomocy tradycyjnego EKG. Jest to o tyle istotne, że choroba ta często jest bezobjawowa i dotyka od 2 do 3 procent ludzi na całym świecie i do 9 procent osób w wieku powyżej 60 lat.
Przeprowadzono już sześciomiesięczne, wstępne badanie, które pokazało, czy wdrożenie nowatorskiego algorytmu, mogącego skuteczniej interpretować dane z EKG w Apple Watch ma sens. Test przeprowadzony na 420 pacjentach Mayo Clinic wykazał, że analiza SI danych z Apple Watch jest tak skuteczna lub nawet lepsza niż test medyczny na bieżni.
Czytaj też: Apple chwali się rekordowym kwartałem, choć nie każdy sprzęt sprzedawał się idealnie
Kolejnym krokiem jest rozpoczęte już badanie mające przetestować szereg algorytmów zaprojektowanych do przewidywania chorób serca na podstawie danych EKG Apple Watch. Obejmie milion zarejestrowanych osób i wedle informacji potrwa rok. Po tym czasie dane zebrane przez zegarek zostaną porównane z dokumentacją medyczną każdego uczestnika badania, by ocenić jakość prognoz zdrowotnych algorytmu.
