Apple studia come ottenere dati cardiaci più profondi dal sensore ottico dell’Apple Watch con l’IA

Negli ultimi anni Apple ha dimostrato spesso di voler trasformare Apple Watch in uno strumento sempre più avanzato per il monitoraggio della salute, puntando non tanto su nuovi sensori (che richiedono certificazioni mediche complesse), quanto sulla capacità dell’intelligenza artificiale di estrarre più informazioni da ciò che è già disponibile. Proprio in questo contesto si inserisce un nuovo studio pubblicato dall’azienda, che potrebbe aprire la strada a una generazione completamente nuova di analisi cardiache basate sul sensore ottico già presente nei modelli attuali.

L’obbiettivo, ovviamente, non è sostituire gli strumenti medici, ma aumentare il livello di consapevolezza dell’utente attraverso algoritmi che interpretano le tendenze fisiologiche sul lungo periodo.

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Il sensore ottico può fare di più? Per Apple sì, e l’IA può sbloccarlo

Con watchOS 26 Apple ha introdotto le notifiche di ipertensione, una funzione che non fornisce diagnosi e non misura direttamente la pressione, ma sfrutta la variabilità del segnale ottico cardiaco (PPG) per identificare pattern sospetti osservati in un periodo di 30 giorni.

Una scelta che rivela già un approccio molto chiaro: niente numeri istantanei, ma una lettura continua e passiva delle tendenze, che permette di catturare condizioni persistenti grazie alla potenza del machine learning. Ed è proprio questa logica che ritroviamo nel nuovo studio di Apple.

Il lavoro, denominato Hybrid Modeling of Photoplethysmography for Non-Invasive Monitoring of Cardiovascular Parameters, non cita mai Apple Watch, né annuncia nuove funzioni, si tratta infatti di una ricerca fondamentale che esplora le possibilità tecnologiche alla base dei dispositivi futuri.

L’idea è tanto semplice quanto ambiziosa, usare l’intelligenza artificiale per stimare biomarcatori cardiaci complessi, come volume sistolico e gittata cardiaca, partendo dal semplice segnale PPG, lo stesso che Apple Watch registra ogni giorno.

Il processo, riassunto, funziona così:

• i ricercatori hanno generato grandi quantità di dati simulati di pressione arteriosa (APW)
• li hanno combinati con un set reale di misurazioni APW e PPG simultanee
• hanno addestrato un modello generativo capace di ricostruire l’onda pressoria (APW) partendo dal PPG
• hanno quindi utilizzato un secondo modello per estrarre da queste onde ricostruite i parametri cardiovascolari di interesse

In pratica, l’IA impara quali variazioni nel PPG corrispondano a determinati fenomeni cardiaci, ricreando ciò che normalmente richiederebbe sensori più complessi.

Quando il modello è stato testato su un nuovo set di 128 pazienti reali sottoposti a chirurgia non cardiaca, lo studio ha mostrato che le tendenze di volume sistolico e gittata cardiaca sono state tracciate con buona accuratezza, i valori assoluti invece risultano ancora difficili da stimare con precisione.

In altre parole, il sistema può individuare come i parametri variano nel tempo, ma non può ancora fornire numeri affidabili da utilizzare in ambito diagnostico.

Rispetto ai metodi tradizionali tuttavia, l’approccio ibrido di Apple si è dimostrato significativamente superiore, non servono misurazioni invasive e non è necessario raccogliere enormi quantità di dati etichettati: una combinazione perfetta per applicazioni indossabili, dove la quantità di input grezzi è enorme ma le informazioni cliniche precise scarseggiano.

Apple stessa, nella conclusione dello studio, sottolinea che:

• il metodo è valido soprattutto per il monitoraggio delle tendenze temporali
• la stima precisa dei valori assoluti resta una direzione chiave per i lavori futuri
• approcci generativi diversi potrebbero migliorare ulteriormente la mappatura PPG-APW
• la tecnica potrebbe essere estesa ai PPG indossabili, aprendo la possibilità a un monitoraggio passivo e costante di biomarcatori cardiaci più complessi

Non è quindi dato sapere come o quando queste tecnologie potrebbero arrivare su Apple Watch, ma il messaggio è chiaro: con l’IA si possono ottenere molte più informazioni da sensori che già oggi portiamo al polso.

Lo studio non anticipa funzioni imminenti su Apple Watch, ma mostra una direzione molto definita, usare l’intelligenza artificiale come moltiplicatore di capacità, trasformando un sensore ottico in uno strumento capace di restituire analisi cardiache avanzate.

Gli utenti dovranno ovviamente attendere, ma i risultati sono incoraggianti e suggeriscono un futuro in cui gli smartwatch potrebbero monitorare parametri oggi ottenibili solo in clinica, con benefici potenzialmente enormi per la prevenzione.