L’integrazione tra l'intelligenza artificiale e la tecnologia indossabile sta segnando una nuova frontiera nel campo della medicina preventiva, grazie all'impegno di Samsung Research nel ridefinire il concetto di Connected Care. L'obiettivo della multinazionale è quello di superare l'approccio reattivo tradizionale per approdare a un ecosistema di assistenza che sia preventivo, personalizzato e costantemente connesso, basato sull'interpretazione profonda dei biosignali rilevati dagli smartwatch. Per raggiungere questo traguardo, il team di ricerca ha sviluppato innovativi modelli fondazionali per la salute, sistemi basati sull'apprendimento auto-supervisionato capaci di estrarre insight preziosi da enormi volumi di dati non etichettati, aprendo la strada a una gestione del benessere più intuitiva e precisa.

Uno dei pilastri di questa evoluzione tecnologica è rappresentato dal modello xMAE, progettato per ottimizzare l'analisi cardiovascolare. Mentre l'elettrocardiogramma (ECG) offre un'elevata precisione ma richiede un'attivazione manuale, il monitoraggio tramite fotopletismografia (PPG) è passivo e continuo ma meno dettagliato. Sfruttando la relazione temporale naturale tra questi due segnali, simile al legame fisico che intercorre tra lampo e tuono, xMAE è in grado di ricostruire le porzioni del segnale ECG utilizzando solo i dati PPG. Grazie a questo approccio, basato su un pre-addestramento di circa 9.400 ore di dati, è possibile ottenere insight cardiovascolari continui e accurati senza che l'utente debba interrompere le proprie attività, migliorando sensibilmente la capacità di prevedere malattie e valutare il rischio di aritmie.

A completare questo ecosistema di monitoraggio troviamo il modello HiMAE, che introduce un salto di qualità nella comprensione della fisiologia umana su diverse scale temporali. Poiché i dati sanitari presentano dinamiche differenti a seconda che si osservino brevi intervalli, come il battito cardiaco, o finestre estese, come i cicli del sonno, HiMAE utilizza encoder gerarchici per analizzare le informazioni alla scala temporale più appropriata per ogni compito. Il risultato è un sistema estremamente compatto ed efficiente, capace di gestire classificazioni e previsioni complesse con una rapidità sorprendente. La vera rivoluzione di questo studio risiede nella possibilità di eseguire questi modelli fondazionali direttamente sul dispositivo, poiché HiMAE è in grado di elaborare i segnali grezzi in meno di un millisecondo su un processore di classe smartwatch, rendendo superflua la dipendenza dai server cloud e garantendo una protezione superiore della privacy.

Il riconoscimento scientifico di queste ricerche presso prestigiose conferenze internazionali come ICML e ICLR conferma la validità di un approccio che trasforma i wearable da semplici tracker in veri e propri strumenti diagnostici. Attraverso l'uso di algoritmi capaci di apprendere in autonomia le strutture temporali dei segnali biologici, Samsung sta gettando le basi per una nuova generazione di dispositivi indossabili intelligenti, in grado di interpretare il corpo umano in tempo reale e fornire indicazioni personalizzate fondamentali per la salute a lungo termine.