Apple explore l’usage de l’intelligence artificielle pour transformer le capteur PPG de l’Apple Watch en véritable outil de mesure hémodynamique avancée.
Déjà largement plébiscitées par l’industrie médicale pour leur précision impressionnante, les Apple Watch sont aujourd’hui le compagnon santé de millions d’utilisateurs à travers le monde. Elles disposent d’un panel important de capteurs destinés à vous informer sur votre état de santé, et l’intelligence artificielle serait sur le point de venir améliorer tout cela.
Apple a en effet récemment publié un papier scientifique dans lequel elle s’intéresse sur ce que pourrait accomplir le capteur PPG de l’Apple Watch dans les années à venir grâce à l’IA. Pour rappel, le capteur PPG (pour photopléthysmographie, NDLR.) est celui qu’Apple incorpore dans ses Apple Watch depuis 2015 et qui, grâce à la lumière, est capable de mesurer la fréquence cardiaque par réflexion de la lumière dans le sang.
Ainsi, la firme californienne s’intéresse à l’IA pour, à terme, qu’elle permettre d’obtenir des informations sur le débit cardiaque, sur le volume d’éjection systolique ou d’autres biomarqueurs hémodynamiques essentiels. Aujourd’hui, toutes ces mesures nécessitent du matériel médical lourd et onéreux.
Comment s’y prendre ?
Pour y parvenir, la méthodologie d’Apple est assez complexe. Les chercheurs ont généré des milliers d’ondes de pression artérielle simulées (APW) avec étiquettes parfaites, avant de collecter des données cliniques réelles à base du PPG et d’APW. Ensuite, un modèle génératif a été entraîné afin d’être capable de traduire ce signal PPG en onde APW plausible. Enfin, un second modèle a été entraîné à estimer les paramètres cardiaques à partir des résultats APW obtenus.
On vous l’accorde, c’est beaucoup de charabia, mais cela permettre de comprendre une chose : Apple souhaite, qu’à terme, une IA soit capable de surveiller le cœur avec une précision quasi clinique et, surtout, de prédire des anomalies avant même qu’elles ne soient visibles dans les mesures classiques.
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