Google actualiza la app de Fitbit con inteligencia artificial: conoce el chatbot

Fitbit, la renombrada marca de tecnología de seguimiento de salud, reveló que incluirá un innovador chatbot impulsado por inteligencia artificial diseñado para ofrecer una experiencia de bienestar más intuitiva en los productos y servicios de esta empresa subsidiaria de Google, tecnológica que también se encuentra desarrollando un nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) para ofrecer asesoramiento en salud y estado físico.

Estos esfuerzos se enmarcan dentro de una estrategia más amplia para avanzar en la creación de algoritmos de salud basados en IA y herramientas que simulan la labor médica. De hecho, la gran G se encuentra perfeccionándolo para que proporcione recomendaciones personalizadas utilizando los datos recolectados por los dispositivos Fitbit, prometiendo una ayuda más precisa y ajustada a las necesidades individuales.

Entre las mejoras, se agregará una búsqueda más eficaz y visualización avanzada, así como una interpretación más precisa de la información de los usuarios, lo que puede representar un paso significativo en el uso de la IA generativa en el cuidado de la salud.

Qué novedades traerá el chatbot personalizado

El propósito detrás de la introducción de este chatbot es simplificar la interpretación de los complejos datos médicos que suelen presentarse en formatos de tablas y gráficos.

Este asistente utilizará lenguaje natural y permitirá a los usuarios realizar consultas sobre su bienestar, analizando información como la calidad del sueño o la actividad física para brindar recomendaciones personalizadas.

Inicialmente, este servicio estará disponible exclusivamente para los suscriptores de Fitbit Premium que usen dispositivos Android y participen en los programas de Fitbit Labs.

Cuál es la apuesta de Google para utilizar la IA en beneficio de la salud

Google reveló el desarrollo de un modelo de IA especializado en salud y bienestar, llamado Personal Health Large Language Model, basado en su tecnología Gemini.

Este sistema está diseñado para analizar información de los usuarios de dispositivos Fitbit y Pixel, brindando consejos personalizados que abarcan desde rutinas de ejercicios hasta patrones de sueño. De hecho, utiliza la tecnología de chatbots de IA de última generación para ofrecer consejos “procesables” a los usuarios a través de una interfaz amigable.

Yossi Matias, líder global de IA para la salud y el clima de Google, señaló que la herramienta podría, por ejemplo, analizar las variaciones en el sueño de una persona y ofrecer recomendaciones para ajustar la intensidad de su entrenamiento en función de esos datos.

En qué otros desarrollos trabaja Google

La tecnológica continúa expandiendo su cartera de proyectos relacionados con la salud y la IA. Recientemente, comenzó a implementar una herramienta de IA, llamada MedLM, para clientes seleccionados de su plataforma de Cloud, la cual puede asistir a los médicos en la evaluación de radiografías de tórax, ofreciendo soporte en operaciones, exámenes radiológicos y diagnósticos.

Google asegura que alcanzó una precisión del 91,1 % en pruebas de referencia utilizando una versión especialmente adaptada de su modelo Gemini basado en el examen de licencia médica de EE. UU. Mientras que otro estudio demostró la capacidad de su IA para tratar a pacientes y realizar diagnósticos más acertados que los efectuados por especialistas humanos.

Además, la compañía está desarrollando otro proyecto de IA denominado AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), actualmente en fase de pruebas, con el objetivo de asistir a los profesionales de la salud en sus labores clínicas diarias y mejorar tanto diagnósticos como comunicaciones con pacientes.

Dentro de sus alianzas internacionales, Google anunció una colaboración con Apollo Radiology International en la India, con el objetivo de facilitar pruebas de detección de enfermedades como tuberculosis y varios tipos de cáncer en los próximos diez años.

Mientras que se asoció con Stanford Medicine para desarrollar un nuevo conjunto de datos de fotografías de afecciones cutáneas, lo que permitirá a los dermatólogos mejorar su formación en herramientas de diagnóstico de enfermedades de la piel.