Photo : Une nouvelle étude soutenue par Apple montre que les données comportementales de votre Apple Watch pourraient dépasser les mesures biométriques traditionnelles en termes de prédiction de l’état de santé, avec une précision allant jusqu’à 92%.
Publiée sous le titre Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions, cette étude est un aboutissement de l’Apple Heart and Movement Study (AHMS). Les chercheurs ont conçu un nouveau modèle fondationnel, WBM (Wearable Behavior Model), qui utilise les données comportementales issues de plus de 2,5 milliards d’heures de surveillance.
Bien que l’Apple Watch ait déjà des capteurs sophistiqués, comme le capteur de fréquence cardiaque (PPG) ou l’électrocardiographe (ECG), WBM va plus loin en se concentrant sur des métriques élevées telles que le nombre de pas, la stabilité de la démarche, et le VO₂ max, pour comprendre l’impact comportemental sur la santé.
Pourquoi ce nouveau modèle ?
Les capteurs bruts peuvent être bruyants et parfois déconnectés des événements de santé significatifs. Les métriques utilisées par WBM sont raffinées pour mettre en évidence des comportements concrets et des tendances pertinentes pour la santé. Tout cela pour mieux identifier les changements subtils mais importants dans votre état de santé.
Les coulisses du modèle
En formant ce modèle sur des données de plus de 160,000 participants, Apple a permis à WBM de surpasser certains modèles basés sur les données brutes des capteurs dans plusieurs tâches de prédiction. Notamment, le modèle a excellemment détecté la qualité du sommeil, les infections et même la grossesse, tout en affichant une précision de 92% pour cette dernière détection.
Un commentaire
Etude soutenue par Apple …😀