10 Minute
Samsung îşi lărgește ambițiile în domeniul dispozitivelor purtabile pentru sănătate prin două proiecte de cercetare care ar putea transforma monitorizarea la distanță: un screening pentru Disfuncția Sistolică a Ventriculului Stâng (LVSD) bazat pe ceas inteligent și un prototip EEG poziționat în jurul urechii pentru detectarea continuă a undelor cerebrale. Ambele inițiative urmăresc să scoată semnalele de calitate clinică din spitale și să le integreze în dispozitive cotidiene, accesibile utilizatorilor.
Un ceas inteligent care depistează disfuncții cardiace serioase
În premieră pentru dispozitivele purtabile destinate consumatorilor, Samsung afirmă că dezvoltă detectare și monitorizare a Disfuncției Sistolice a Ventriculului Stâng (LVSD) asistate de inteligența artificială, direct pe ceasurile sale inteligente. LVSD este un factor major în insuficiența cardiacă, fiind responsabil pentru aproximativ jumătate din cazuri și, în anumite privințe, poate avea o mortalitate mai ridicată decât unele forme de cancer. Pentru că mulți dintre pacienții cu LVSD rămân asimptomatici până când boala evoluează, screeningul timpuriu este esențial pentru reducerea mortalității și evitarea spitalizărilor prelungite.
Cum funcționează detectarea LVSD pe ceas
Abordarea Samsung se bazează pe algoritmi dezvoltați în colaborare cu Medical AI, o companie sud-coreeană de dispozitive medicale cunoscută pentru analiza ECG asistată de AI. Modelul destinat dispozitivelor purtabile pornește de la un algoritm validat pentru ECG cu 12 derivații, utilizat clinic în peste 100 de spitale majore din Coreea și aplicat la mai mult de 120.000 de pacienți lunar. Prin adaptarea acelui algoritm clinic pentru intrări ECG cu o singură derivație sau pentru semnale colectate de pe un ceas, scopul este oferirea unui screening pasiv și continuu care semnalează din timp posibilele cazuri de LVSD și sugerează urmărirea clinică.
Tehnic, sistemul transformă semnalele ECG obținute de senzorii integrați în ceas — de obicei semnale de tip single-lead sau varianta PPG complementară — într-un set de caracteristici pe care un model de învățare automată îl evaluează pentru indicatori de disfuncție sistolică. Pentru a păstra acuratețea clinică, dezvoltatorii folosesc tehnici de transfer learning și recalibrare pentru a compensa diferențele dintre un ECG standard la 12 derivații și semnalele mai simple colectate de un purtabil.
Validare clinică și implementare
Un element esențial al inițiativei este validarea reproducibilă: modelul de la Medical AI are deja acceptabilitate clinică în mediul spitalicesc, dar adaptarea la mediul necontrolat al utilizatorului implică provocări suplimentare — zgomot de mișcare, poziționare variabilă a ceasului, și diferențe individuale în semnal. Pentru a atenua aceste limitări, echipa combină preprocesare avansată a semnalului, detecție a artefactelor și etape de calibrare personală care învață tiparele specifice fiecărui utilizator.
În practică, o astfel de funcționalitate ar putea rula în fundal și ar trimite notificări doar când există un risc semnificativ, reducând alertele false. Următorul pas evident ar fi integrarea cu fluxurile clinice: la o alertă, utilizatorul ar fi încurajat să efectueze un examen mai detaliat la medic sau să trimită datele către un profesionist de sănătate pentru interpretare. Această legătură între purtabil și serviciile medicale este crucială pentru a transforma detectarea timpurie în intervenții eficiente.
Impactul asupra sănătății publice și economiile potențiale
Implementarea pe scară largă a unui screening LVSD activ pe ceasuri ar putea facilita depistarea pacienților asimptomatici la nivel populațional. Detectarea precoce poate duce la intervenții timpurii — medicație, modificări ale stilului de viață sau investigații imagistice — care scad riscul de progresie spre insuficiență cardiacă avansată. Pe termen lung, acest lucru ar putea reduce costurile sistemelor de sănătate prin diminuarea spitalizărilor, a procedurilor invazive și a îngrijirii de urgență.
Totuși, pentru a realiza astfel de economii, este necesară o rată bună de specificitate pentru a evita suprasolicitarea serviciilor medicale cu alarme false. În plus, programele de screening la nivel populațional trebuie să includă trasee clare de triere și acces la evaluări clinice, astfel încât datele obținute de ceasuri să se traducă în decizii terapeutice valide.
Provocări de reglementare și confidențialitate
Samsung nu a anunțat încă un calendar sau statutul reglementar pentru această funcție, dar compania subliniază că detectarea LVSD este proiectul mai avansat dintre cele două și ar putea apărea prima. În drumul spre piață, soluțiile care oferă predicții medicale trebuie să treacă de regimul reglementar al autorităților naționale — de exemplu FDA în Statele Unite, CE în Europa sau KFDA în Coreea. Aceste evaluări cer dovezi robuste privind performanța, utilitatea clinică și siguranța utilizării în medii reale.
Pe lângă aprobările medicale, securitatea datelor și confidențialitatea utilizatorilor sunt priorități. Datele ECG și rezultatele algoritmilor reprezintă informații sensibile de sănătate; astfel, arhitectura tehnică trebuie să includă criptare end-to-end, controale stricte de acces, posibilitatea de anonimizare a datelor pentru cercetare și conformitate cu legile naționale privind protecția datelor.
Prototiip EEG centrat pe ureche și monitorizarea cerebrală în lumea reală
Separat, Samsung a colaborat cu Departamentul de Inginerie Biomedicală al Universității Hanyang pentru a crea un prototip EEG poziționat în jurul urechii, gândit pentru monitorizare pe termen lung în afara laboratoarelor. Sistemele EEG tradiționale sunt voluminoase și necesită montarea de capete și electrozi conectate prin fire; contrastul aici este un dispozitiv ergonomic, discret, care poziționează electrozi în jurul pavilionului auditiv pentru a capta semnale EEG de calitate, fără nevoia unei bonete sau a firelor invazive.
Avantaje tehnice ale EEG-ului auricular
Designul în jurul urechii oferă mai multe avantaje practice: confort sporit pentru utilizator, potențial de utilizare zilnică și reducerea stigmatizării asociate cu echipamentele medicale vizibile. De asemenea, poziționarea apropiată de cortexul temporal poate facilita detectarea unor tipare semnificative ale activității cerebrale, în special pentru anumite frecvențe asociate stărilor de somnolență, atenție sau reacții emoționale.
Cu toate acestea, captarea semnalului EEG în mediul real impune provocări: amplificatoare cu zgomot redus, preprocesare robustă pentru eliminarea artefactelor musculare și de mișcare, filtrare adaptivă și algoritmi de separare a surselor care pot distinge între semnalele cerebrale autentice și interferențe. Prototipul Hanyang–Samsung abordează aceste probleme printr-o combinație de tehnică hardware optimizată și modele AI care învață să recunoască și să corecteze artefactele tipice mediului nonclinic.
Rezultate din testele inițiale și aplicații practice
Testele timpurii ale prototipului au arătat aplicații promițătoare în condiții reale. Dispozitivul a detectat corect stările de somnolență în timp real — o capacitate cu aplicații directe în siguranța rutieră și monitorizarea angajaților în medii cu risc, cum ar fi șoferii profesioniști sau operatorii de utilaje. Detectarea precoce a scăderii vigilenței poate declanșa alerte sau măsuri automate, reducând riscurile de accidente.
Un alt experiment interesant a folosit analiza asistată de AI a undelor cerebrale participanților pentru a prezice preferințele individuale față de conținut video, obținând o acuratețe de 92,86% în studiul menționat. Acest rezultat sugerează un potențial pentru aplicații în neuromarketing, divertisment adaptiv și livrare personalizată de conținut, unde reacțiile neurofiziologice ale utilizatorilor pot informa recomandări în timp real.
Considerații etice și de confidențialitate
Intrarea EEG-ului în spațiul consumer ridică întrebări etice serioase: cine deține datele cerebrale, cum sunt folosite pentru personalizare, și cât de informat sau consimțănt este utilizatorul? Datele EEG pot reflecta răspunsuri emoționale, niveluri de atenție sau posibile semne ale unor tulburări neurologice, astfel că transparența în colectare, procesare și partajare este imperativă.
Regulile privind consimțământul informat, stocarea locală comparativ cu stocarea în cloud, posibilitatea utilizatorului de a șterge datele și standardele de anonimizare devin esențiale pentru a evita abuzuri și pentru a păstra încrederea utilizatorilor. De asemenea, stabilirea unor limite clare pentru utilizări comerciale (de exemplu, neuromarketing) versus utilizări clinice poate fi necesară din punct de vedere reglementar și etic.
Modele de inteligență artificială și interpretabilitate
Performanța ridicată menționată în studii provine din modele AI sofisticate care analizează trăsături temporale și spectrale ale semnalelor EEG. Totuși, pentru acceptarea clinică și pentru încrederea utilizatorilor, modelele trebuie să ofere un grad de interpretabilitate: medicii și utilizatorii trebuie să înțeleagă pe ce bază a fost dată o predicție sau o recomandare. Abordările hibride, care combină reguli bazate pe cunoștințe clinice cu învățarea automată, pot spori transparența și robustețea rezultatelor.
Concluzie
Alegerea Samsung de a lucra simultan la screeningul LVSD prin ceas inteligent și la un prototip EEG auricular marchează un pas semnificativ spre integrarea monitorizării clinice în viața cotidiană. Funcționalitatea de detectare a LVSD se bazează pe algoritmi AI validați în mediul spitalicesc și ar putea deveni un instrument valoros de screening pentru pacienții asimptomatici, facilitând diagnosticarea timpurie și intervenția proactivă. În același timp, EEG-ul centrat pe ureche deschide noi posibilități pentru monitorizare cerebrală continuă în afara unităților medicale, cu aplicații practice de la siguranța rutieră la personalizarea conținutului.
Rămân însă pași importanți înainte de adoptarea largă: obținerea aprobărilor reglementare, validarea clinică extinsă în populații diverse, soluții tehnice pentru reducerea artefactelor și, nu în ultimul rând, garanții solide privind confidențialitatea și securitatea datelor. Succesul comercial și clinic al acestor tehnologii va depinde de modul în care dezvoltatorii vor îmbina acuratețea științifică cu ergonomia, utilitatea reală pentru utilizatori și cadrul etic-reglementar.
Pe măsură ce aceste proiecte evoluează din prototipuri în produse, ele ar putea redefini modul în care înțelegem monitorizarea sănătății: trecerea de la evaluări sporadice în medii clinice la supraveghere continuă, preventivă și personalizată în viața de zi cu zi. Dacă beneficiile medicale și protecția datelor vor fi demonstrate, astfel de dispozitive au potențialul de a îmbunătăți semnificativ managementul afecțiunilor cronice și de a crește reziliența sistemelor de sănătate.
Sursa: gsmarena
Lasă un Comentariu