Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e da Empirical Health criaram um modelo de inteligência artificial capaz de prever condições médicas utilizando registros coletados por Apple Watches. O sistema foi desenvolvido a partir de 3 milhões de dias de informações fornecidas por 16.522 usuários.
Como a tecnologia funciona
O projeto baseia-se na arquitetura JEPA, proposta por Yann LeCun, que ensina a IA a interpretar lacunas em séries temporais em vez de tentar reconstruí-las literalmente. Aplicado a dados de dispositivos vestíveis, esse princípio originou o JETS, modelo ajustado para reconhecer padrões mesmo quando as medições são irregulares.
Para o treinamento, os cientistas converteram cada registro em trios contendo dia, valor e tipo de métrica. Esses tokens foram mascarados aleatoriamente, e o JETS precisou deduzir as partes ocultas com base no contexto restante, estratégia que permite aproveitar informações incompletas.
Base de dados diversificada
Entre as 63 métricas armazenadas, há indicadores dos domínios cardiovascular, respiratório, sono, atividade física e estatísticas gerais. Apesar de apenas 15% dos participantes terem histórico médico rotulado, todo o conjunto foi aproveitado em um pré-treinamento autossupervisionado; depois, o modelo foi refinado com o segmento rotulado.
Resultados obtidos
O desempenho foi medido pelas métricas AUROC e AUPRC, que avaliam a capacidade de distinguir casos positivos de negativos. Entre os destaques, o JETS registrou:
Imagem: Dens
- 86,8% de AUROC para hipertensão arterial;
- 70,5% para flutter atrial;
- 81% para síndrome da fadiga crônica;
- 86,8% para síndrome do nó sinusal.
A equipe ressalta que esses valores indicam a aptidão da IA para priorizar corretamente possíveis diagnósticos, mesmo quando algumas métricas aparecem em apenas 0,4% dos dias.
Os autores afirmam que a abordagem demonstra o potencial de dispositivos populares, como o Apple Watch, para auxiliar na detecção precoce de doenças, além de aproveitar dados que, em métodos tradicionais, seriam descartados devido à falta de rotulagem ou à irregularidade dos registros.
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Com informações de WizyThec
