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Um novo estudo apoiado pela Apple revelou que a inteligência artificial já é capaz de detectar sinais precoces de gravidez com até 92% de precisão, utilizando dados comportamentais coletados por iPhones e Apple Watches. O avanço foi alcançado por meio de um modelo de aprendizado de máquina chamado Wearable Behaviour Model (WBM), marcando um passo importante na transformação de dados cotidianos de saúde em ferramentas preditivas poderosas.
Intitulado Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioural Data from Wearables Improve Health Predictions (Além dos Dados de Sensores: Modelos Fundamentais de Dados Comportamentais de Dispositivos Vestíveis Melhoram Previsões de Saúde), o estudo vai além dos métodos tradicionais de monitoramento, que costumam se basear em sinais brutos como frequência cardíaca ou níveis de oxigênio no sangue. Em vez disso, o novo modelo analisa padrões comportamentais de longo prazo — como qualidade do sono, mobilidade, variação da frequência cardíaca e níveis de atividade — já processados pelos algoritmos da Apple.
O WBM foi treinado com mais de 2,5 bilhões de horas de dados de dispositivos vestíveis, obtidos por meio do Apple Heart and Movement Study (AHMS), que contou com a participação de mais de 160 mil voluntários. Para aprimorar a capacidade de detecção de gravidez, os pesquisadores criaram um conjunto de dados específico com informações de 430 gestações, além de dados de mais de 24 mil mulheres com menos de 50 anos que não estavam grávidas, a fim de aumentar a precisão do modelo.
Diferente de abordagens que buscam variações biométricas repentinas, o modelo monitora mudanças sutis e acumuladas no comportamento ao longo do tempo. Utilizando uma arquitetura avançada de IA chamada Mamba-2, ideal para análise de dados sequenciais como rotinas diárias, o sistema consegue identificar alterações fisiológicas semana a semana — sinais que podem indicar gravidez, infecções ou recuperação de lesões.
No caso específico da detecção de gravidez, a IA identificou indicadores comportamentais como alteração na forma de andar, redução na mobilidade e distúrbios no sono como sinais confiáveis nas fases iniciais. Quando combinados com dados biométricos, como os obtidos por meio da fotopletismografia (PPG), o modelo alcançou precisão de 92% na detecção.
Os resultados apontam que o iPhone e o Apple Watch poderão, no futuro, desempenhar um papel ainda mais ativo na saúde reprodutiva, permitindo a detecção precoce e não invasiva de gravidez como um recurso integrado. No entanto, os pesquisadores ressaltam que essa abordagem não substitui os dados brutos dos sensores, e sim complementa a análise com um contexto mais amplo por meio de tendências comportamentais.
Além da gravidez, o modelo de IA demonstrou resultados promissores em 57 tarefas diferentes de previsão de saúde, incluindo a detecção antecipada de infecções respiratórias e a análise de adesão a medicamentos, como o uso de betabloqueadores.
À medida que a Apple avança nas possibilidades oferecidas pelos dados de seus dispositivos vestíveis, o estudo reforça o potencial da inteligência artificial comportamental em transformar o Apple Watch em um companheiro de saúde ainda mais inteligente e proativo.
