アップルは、AIを活用してApple Watchの光学センサーからより深い心臓データを抽出する可能性を示したと発表しました。これは、心血管の健康状態をより深く理解するための新たな取り組みです。
アップルは、watchOS 26でApple Watchに高血圧通知機能を導入しました。この機能は、光学心拍センサーから得られるデータを用いて、ユーザーの血管が心拍にどのように反応するかを分析します。アルゴリズムは30日間のデータをバックグラウンドでレビューし、持続的な高血圧の兆候を検出した場合にユーザーに通知するということです。
この機能は医療グレードの診断ツールではありませんが、アップルは「高血圧通知はすべての高血圧の事例を検出するわけではない」と認識しつつも、初年度に100万人以上の未診断の高血圧者に通知することを目指しているとしています。
新たな研究では、Apple Watchは言及されていないものの、アップルの機械学習研究ブログからの研究の一環であるとしています。この論文では「心血管パラメータを非侵襲的に監視するための光電容積脈波法のハイブリッドモデリング」というタイトルで、PPG信号から心血管バイオマーカーを直接推定するハイブリッドアプローチを提案しています。
研究者たちは、大量のラベル付きシミュレーション動脈圧波形（APW）データセットと、同時に取得された実際のAPWおよびPPG測定データセットを用いて、PPGデータをAPWにマッピングする生成モデルを訓練しました。これにより、PPG測定からAPWデータを推定することが可能になりました。
次に、その推定されたAPWを用いて、心拍出量や心拍量といった心血管バイオマーカーを推定する第二のモデルを訓練しました。このモデルは、シミュレーションされたAPWデータと既知の心血管パラメータ値を組み合わせて訓練されました。
最終的に、各PPGセグメントに対して複数の可能性のあるAPW波形を生成し、それぞれの心血管パラメータを推定し、その結果を平均して最終的な推定値と不確実性の測定を行いました。
この研究の結果、AI支援のモデリングが光学センサーからより有意義な心臓の洞察を引き出す可能性を示しました。研究者たちは、PPG信号が心血管バイオマーカーを予測するための情報性を特徴づける結果を得たとしています。
この研究がApple Watchにどのように組み込まれるかは不明ですが、既存のセンサーからより意味のあるデータを引き出すための新しい方法を模索していることは、期待を抱かせるものです。
詳細な研究は、arXivで公開されています。
