Hypeabis - Apple Watch Siapkan Fitur Baru, AI Canggih untuk Jadi Asisten Kesehatan Pengguna

By - Dunia Berita • 22 days ago

Table of Content

Kecerdasan buatan,

Hypeabis - Apple Watch Siapkan Fitur Baru, AI Canggih untuk Jadi Asisten Kesehatan Pengguna

Pengamat teknologi Chris Smith membagikan ceritanya saat membeli Apple Watch Series 10, dengan tujuan tidak hanya untuk melacak lari dan istirahat, tetapi karena dia mulai sadar akan kesehatan. Berkat sensor canggihnya, dia berharap bisa memantau segala metrik kesehatan dari detak jantung, tidur, hingga latihan.

Melansir dari BGR, Smith, sebagai pengamat gadget, mengatakan data panjang ini bisa sangat membantu, baik untuk diri sendiri maupun saat berkonsultasi dengan dokter. Akan tetapi sejauh ini, watchOS dan iOS belum bisa menyatukan data tersebut.

Smith tidak ingin hanya melihat detak jantung tinggi, tapi juga menyadari bahwa kondisi itu terkait pola tidur buruk atau kurang gerak. Bayangkan jika Apple Watch bisa bilang, “Hei, kamu kurang tidur dan pola makanmu jelek—sebaiknya istirahat hari ini.” Itu yang sekarang sedang diusahakan Apple, menggabungkan seluruh data jadi satu pemahaman yang mendalam.

Studi AI WBM dari Apple

Apple merilis

penelitian

berjudul “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions”, memperkenalkan teknologi AI baru bernama Wearable Health Behavior Foundation Model (WBM).

Para peneliti Apple melatih model AI pada data kesehatan dari lebih dari 160.000 pengguna Apple Watch, dan menyebutnya sebagai model fondasi perilaku kesehatan yang dapat dikenakan (WBM). Sistem ini memproses 15 miliar jam data sehingga AI dapat mempelajari seperti apa pola sehat dan bagaimana pola tersebut berubah dalam kondisi yang berbeda.

Data yang dikumpulkan oleh Apple dalam penelitian ini meliputi hal-hal berikut

Aktivitas (8 variabel): kalori aktif dan basal, langkah (HP & Watch), durasi olahraga, waktu berdiri, total tangga, dsb.
Kardiovaskular (4 variabel): detak jantung istirahat, saat berjalan, variabilitas detak jantung, dsb.
Vital (3 variabel): pernapasan saat malam, SpO₂, dan suhu pergelangan saat malam.
Gait/mobilitas (8 variabel): kecepatan berjalan, panjang langkah, kestabilan, frekuensi jatuh, dsb.
Data tubuh (2 variabel): berat badan dan BMI.
Kebugaran (2 variabel): VO₂max dan jarak tempuh dalam 6 menit—dua indikator kebugaran terukur klinis.

Para ilmuwan Apple menemukan bahwa WBM mengungguli algoritma yang mengandalkan data biometrik tertentu, seperti detak jantung, dalam hal mendeteksi kondisi tertentu. Hal ini karena model AI ini melihat semua data perilaku dari waktu ke waktu, bukan hanya pembacaan satu sensor saja.

Sebagai contoh, WBM lebih baik dalam menganalisis tidur. “Data perilaku menangkap informasi dari setiap jam dalam seminggu, termasuk periode semalam, di mana kami dapat menyimpulkan berapa lama seseorang tertidur berdasarkan periode tidak aktif (misalnya, dari jumlah langkah, menit olahraga, dan detak jantung),” demikian pernyataan laporan itu.

Photoplethysmogram (PPG), yang digunakan Apple Watch untuk mengumpulkan data kesehatan dengan menyorotkan cahaya berwarna ke kulit, hanya melakukan pengukuran beberapa kali dalam sehari.

Para peneliti juga menemukan bahwa WBM mendeteksi infeksi atau cedera lebih baik daripada algoritma berbasis sensor. Sebagai contoh, perubahan gaya berjalan dan mobilitas adalah indikator yang baik untuk cedera.

Menurut penelitian tersebut, WBM mengalahkan pembacaan PPG saja untuk 18 dari 47 penyakit dasar dan hasil pengobatan. Model ini bekerja dengan sangat baik dalam memprediksi penggunaan beta blocker, obat yang biasa diresepkan untuk kondisi jantung.

Namun, dalam beberapa kasus, data PPG saja masih mengungguli WBM, seperti pada diabetes dan obat-obatan tertentu seperti antidepresan, di mana data fisiologis langsung lebih akurat.

Menggabungkan WBM dan PPG memberikan hasil terbaik. Apple Watch dapat mendeteksi kondisi secara lebih akurat dengan menganalisis data perilaku dan pembacaan sensor secara bersamaan, daripada hanya mengandalkan satu sumber.

Faktanya, para peneliti menemukan bahwa menggabungkan WBM dan PPG sangat berkinerja baik untuk prediksi kehamilan. Studi "WBM" menunjukkan masa depan AI wearables: bukan hanya data terpencar, melainkan gambaran kesehatan menyeluruh dalam genggaman.

Jika Apple berhasil mengintegrasikan ini ke Apple Watch dan iPhone, pengguna bisa mendapat asisten kesehatan pribadi yang proaktif—menyelamatkan waktu, memberikan insight tepat, dan memprediksi masalah sebelum muncul. Dalam dunia kesehatan digital, fitur seperti ini bisa jadi game changer.

(Baca artikel Hypeabis.id lainnya di Google News)