Mi columna semanal se centra en el estado de desgaste del sistema operativo, desde los nuevos desarrollos y actualizaciones hasta las últimas aplicaciones y características que queremos destacar.
Los ingenieros de Watch Pixel de Google colaboran con cardiólogos y otros expertos clínicos para mejorar los datos de sus sensores, confiando en la IA y los algoritmos para dar lo siguiente mejor a los consejos de su médico. Así que tuve al protagonista clínico senior de Google que explica cómo sus habilidades médicas en su tecnología portátil y dónde se dirigen las cosas más adelante.
Hablé con la Dra. Jacqueline Shreibati, un cardiólogo en ejercicio y una facultad agregada en la Universidad de Stanford que anteriormente había sido directora médica en Alivecor, una startup dedicada a las intuiciones de AI DA ECG Mobile.
Además de atender a sus pacientes, lidera el consejo del equipo de salud del consumidor en proyectos de salud, como la pérdida de muñeca en Google. Está “incorporado” en un “proceso de hombro” con los ingenieros de Google cuando imagina nuevas características de salud, mientras que también están conectados con cardiólogos y profesionales externos que prueban estas herramientas antes de aparecer en su reloj Pixel 3.
Le pregunté al Dr. Shreibati mientras se convierten ideas Al igual que la pérdida de impulsos en características factibles, como los dispositivos portátiles van de dispositivos de “bienestar” a dispositivos de “médicos”, cómo Gemini Ai era parte de la discusión y qué esperar después de los relojes de píxeles.
El largo proceso para hacer posible la pérdida de impulso
(Imagen de crédito: Google)
De los 350,000 eventos de paro cardíaco extra específico en los Estados Unidos, al menos la mitad no se testifica, lo que significa que la posibilidad de supervivencia es “extremadamente baja”, explicó Shreibati. La idea era agregar un testigo virtual para cambiar la ecuación.
Sabían que una pérdida de muñeca “de alto nivel” con las habilidades actuales de los relojes de píxeles (frecuencia cardíaca óptica y SOS de emergencia, pero el “trabajo real” comenzó a comprender cómo capturarlo cuidadosamente sin falsos positivos. Aquí es donde entró en juego la competencia de Shreibati.
Google afirma haber probado la pérdida del algoritmo de Pulse en “cientos de miles de horas”, utilizando el encaje edal y para la limpieza artificial o sometido a los relojes en pacientes en un laboratorio de electrofisiología cardíaca que tuvieron que haber “inducido” procedimientos sin impulso. Esto dio “algoritmo a una propulsión de AI” los datos necesarios para una pérdida precisa de las lecturas de los impulsos.
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Google sabe que necesita este tipo de pruebas externas, pero se basa en cardiólogos como Shreibati para facilitarlas, ya que puede pensar en métodos y escenarios que los ingenieros de Google no pueden. Por ejemplo, Shreibati habló sobre el uso de actores acrobáticos para simular las caídas que las personas podrían experimentar durante el paro cardíaco, dando a su píxel para ver otro punto de datos con su acelerómetro.
Le pregunté a Shreibati porque esta característica tardó mucho tiempo en llegar a los Estados Unidos, ya que Europa tuvo una pérdida de muñeca en septiembre de 2024. Respondió diplomáticamente que “cada cuerpo regulador tiene su propio proceso” y que el riguroso período de prueba de la FDA (o simplemente lento) no está “no está bajo nuestro control”.
Entonces, cuando vemos patentes de Fitbit cómo detectar la rigidez arterial o medir la presión arterial que tienen años, esto no significa necesariamente que Google haya abandonado la idea. Podría ser simplemente una cuestión de años asegurarse de que la funcionalidad sea bastante precisa para superar el control de la FDA.
(Imagen de crédito: Michael Hicks / Android Central)
Escribí en una columna anterior mientras las marcas tecnológicas están presionando para pasar de dispositivos de “bien” a “médicos”, yendo más allá del consejo sobre los niveles generales de energía y sobre la calidad del sueño al diagnóstico real. Entonces le pregunté al Dr. Shreibati sobre la perspectiva de Google sobre esta tendencia, así como la suya.
El enfoque clínico típico, explicó, es utilizar las pautas a nivel de población para calcular las puntuaciones de riesgo de afecciones como la enfermedad cardíaca; Es más que extrapolar que saber Al menos hasta que se realicen las pruebas de diagnóstico.
Pero los ingenieros de Google con los que trabaja piensan que debe conocer su “riesgo personalizado con datos en lugar de extrapolación”, combinando sus datos de salud portátiles con sus carpetas clínicas para una visión más avanzada y preventiva antes de ingresar al consultorio de un médico.
Estamos comenzando a ver sugerencias de esto con características como la detección de la apnea nocturna, pero cuando se trata de detectar las condiciones de salud cardíaca más graves, “Todavía no estamos allí, pero este es el objetivo”, dice Shreibati.
Detección de la apnea nocturna en un reloj Galaxy (imagen de crédito: Samsung)
Parte de esto se reduce al uso de algoritmos de aprendizaje automático para conectar los puntos entre datos y condiciones, pero requerirá “validación y verificación rigurosa” antes de que los dispositivos portátiles puedan ofrecer ese tipo de estudio en las aplicaciones de consumo. Después de todo, el diagnóstico incorrecto que alguien podría conducir a una ansiedad grave y controles costosos.
En teoría, sin embargo, el equipo clínico de Google parece creer que Gemini Insights marcará la diferencia en términos de cuidadosas recomendaciones médicas en el futuro.
Cuando le pregunté a Shreibati el potencial para que el diagnóstico de dispositivos portátiles se convirtiera en una fuente de ansiedad y fatalismo, afirmó que se trata de determinar su “relación con los datos”. Las primeras advertencias de posibles problemas pueden “mejorar”, pero deben pensar en frecuencia De la frecuencia con que un reloj te advierte de las cosas antes de que se “distraiga o abrumador”.
Usar el reloj para volverse más saludable
(Imagen de crédito: Derrek Lee / Android Central)
Como alguien inmerso tanto en cardiología como en el mundo de la tecnología, el Dr. Shreibati tendría una perspectiva única sobre toda la premisa de dispositivos portátiles: usar datos de salud y estado físico para guiar un estilo de vida más saludable. Entonces le pregunté si tenía algún consejo para los propietarios de Pixel Watches.
Él respondió subrayando cómo la aplicación Fitbit tiene objetivos personalizables por una razón: si debe concentrarse más en el peso, el estrés por el sueño, el VO2 Max o la salud del corazón variarán según la persona por persona.
Sin datos específicos, solo puede centrarse en “las cosas que sabemos que todos tenemos que hacer”. En su mente como cardiólogo, esto es dormir, tomando el tiempo para ser físicamente activo durante el día, comer más frutas y verduras frescas y monitorear estadísticas importantes como la presión arterial y el peso.
En términos de futuras características potenciales de reloj de píxeles para ayudarlo a ser más saludable, habló sobre los planes de “ejercicios” de Fitbit, que podrían basarse en el consejo diario que obtiene en función de Cardio Fitbit Cardio para una guía a largo plazo.
También mencionó el uso de Health Connect para aumentar la cantidad de datos a los que Fitbit (o Samsung Health) tiene acceso, con la presión arterial como ejemplo. Es mucho más importante Tener Dichos datos de las fuentes de nivel médico para su algoritmo de aprendizaje automático, en lugar de esperar a que los relojes inteligentes comiencen a monitorear con precisión la presión arterial, la glucosa y otras estadísticas.
La única pregunta que el Dr. Shreibati no pudo responder fue como Google afirma hacer su algoritmo de frecuencia cardíaca más preciso en el año mientras usaba el mismo hardware del sensor, ya que no es su área de competencia.
Recibí la siguiente respuesta de un portavoz de Google: “Podemos guiar estas mejoras con un enfoque de investigación profundamente basado, combinado con las habilidades de aprendizaje automático, para superar los límites”. Esto fue más marketing que explicación, pero subraya la cantidad de trabajo de ML para hacer que los relojes de píxeles sean más precisos.
En general, encontré la entrevista bastante esclarecedora. He visto cómo estas compañías asumen médicos que, por lo tanto, dan fe de la precisión de estos dispositivos, pero solo ahora tengo una sensación más clara de cómo encajan en la tubería portátil. Se imaginan ideas de gran imagen y trabajan con ingenieros para comprender lo que es “técnicamente factible”, como dijo Shreibati y, por lo tanto, se comunican con médicos y pacientes fuera de la esfera tecnológica para ver cómo funcionan las ideas en la práctica.
Mi próxima entrevista en Google será con un experto en sueño en su equipo, ¡así que no dude en dejar un comentario si tiene preguntas sobre el monitoreo del sueño, o preguntas que recibí sobre los datos de salud del corazón que le gustaría avanzar!
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