Nova pesquisa revela potencial dos AirPods em estimar batimentos cardíacos com modelos de IA, abrindo caminho para monitoramento de saúde embutido em fones de ouvido
Um novo estudo publicado pela equipe de pesquisa da Apple Research revelou que modelos de inteligência artificial (IA) podem ser capazes de estimar a frequência cardíaca humana a partir de gravações de som do coração — inclusive quando esses modelos não foram treinados com esse objetivo.
Essa descoberta pode indicar um futuro em que dispositivos como os AirPods, que já utilizam microfones embutidos para cancelamento de ruído, possam também funcionar como monitores cardíacos inteligentes.
Como funcionou o estudo?
A Apple testou seis modelos de IA populares treinados com foco em áudio e fala, utilizando um banco de dados público com mais de 20 horas de gravações de sons cardíacos reais, feitas em hospitais e anotadas por especialistas.
Essas gravações foram divididas em trechos de 5 segundos, totalizando cerca de 23.000 amostras de batimentos cardíacos. O objetivo era treinar redes neurais para estimar os batimentos por minuto (bpm) com base nesses áudios, também conhecidos como fonocardiogramas.
O resultado? Mesmo sem treinamento específico, os modelos conseguiram resultados comparáveis — ou até superiores — a métodos tradicionais que usam recursos de áudio manuais (handcrafted features).
O modelo que mais se destacou foi uma versão interna do CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining), treinado pela Apple com 3 milhões de amostras de áudio. Ele superou todos os outros modelos na maioria dos testes, sugerindo que a Apple está no caminho certo para criar tecnologias de IA aplicadas à saúde diretamente em seus dispositivos.
Por que isso importa?
Esse tipo de inovação abre caminho para novas formas de monitoramento de saúde com IA, especialmente em dispositivos como os AirPods, iPhones e Apple Watches.
“Mesmo sem propósito clínico imediato, a Apple agora sabe quais camadas dos modelos de IA contêm as informações fisiológicas mais relevantes, o que pode ser usado no futuro para criar dispositivos ainda mais inteligentes e sensíveis à saúde do usuário.”
Além disso, o estudo mostrou que a combinação de IA moderna com técnicas clássicas de processamento de sinaisresulta em estimativas mais confiáveis. Quando uma técnica falha, a outra pode compensar — aumentando a robustez do sistema como um todo.
E os próximos passos?
A Apple planeja:
- Explorar a combinação de recursos acústicos tradicionais com representações de modelos de fundação (FMs).
- Investigar o ajuste fino (fine-tuning) dos modelos para áreas específicas da saúde.
- Ampliar a base de dados com informações clinicamente relevantes.
- Adaptar os modelos para tarefas relacionadas a condições patológicas.
- Criar versões mais leves para rodar em dispositivos com baixo consumo de energia, como os AirPods.
Ainda que o estudo não represente um anúncio oficial de produto, o potencial de transformar AirPods em dispositivos de monitoramento de saúde é claro. Afinal, se você já sentiu seu próprio coração batendo enquanto usava os fones, sabe do que estamos falando.