La nueva IA de Apple es capaz de detectar embarazos y problemas respiratorios con gran precisión

¿Puede un reloj predecir un embarazo antes que una prueba tradicional? ¿O alertarte si estás desarrollando una infección respiratoria? Según un nuevo estudio respaldado por Apple, la respuesta es sí. Todo gracias a un sistema de inteligencia artificial (IA) que no solo observa tu frecuencia cardíaca, sino también cómo duermes, te mueves o cuánta energía gastas en el día a día.

Este avance forma parte del llamado Wearable Behavior Model (WBM), un modelo de comportamiento desarrollado con datos recolectados por los dispositivos de Apple, como el Apple Watch y el iPhone.

La innovación no está en los sensores en sí, sino en cómo se procesan los datos generados por los usuarios a lo largo del tiempo.

Datos de más de 160.000 personas

El WBM fue entrenado con información de más de 160.000 personas que participaron en el Apple Heart and Movement Study (AHMS), una de las investigaciones de salud más ambiciosas de la compañía.

En total, se analizaron más de 2.500 millones de horas de datos, todos recolectados de forma pasiva mientras las personas usaban su reloj inteligente o su celular.

A diferencia de las tecnologías médicas tradicionales, que suelen enfocarse en datos puntuales como la frecuencia cardíaca o el nivel de oxígeno en sangre, este nuevo enfoque pone el énfasis en el comportamiento humano. El modelo analiza patrones diarios y semanales relacionados con:

• Número de pasos diarios
• Calidad y cantidad de sueño
• Ritmo de respiración
• Energía activa (calorías quemadas)
• Estabilidad al caminar
• Capacidad cardiovascular estimada (VO₂ máx)

Toda esta información ya era recolectada por el Apple Watch, pero ahora, gracias a la IA, se utiliza para identificar señales tempranas de posibles cambios en la salud.

Predicción con un 92% de precisión

Uno de los datos más sorprendentes del estudio es que el modelo logró detectar embarazos con un 92% de precisión, sin necesidad de pruebas invasivas ni sensores especializados. Además, mostró buenos resultados al predecir otros indicadores de salud como:

• Trastornos del sueño
• Infecciones respiratorias (como gripes o resfríos)
• Uso de ciertos medicamentos como betabloqueadores

En total, el modelo fue evaluado en 57 tareas de predicción diferentes. En al menos 18 de las tareas relacionadas con condiciones médicas crónicas, el sistema superó a métodos tradicionales basados solo en sensores fisiológicos. Y en las tareas dinámicas, es decir, las que analizan cambios temporales en la salud, el modelo se destacó en casi todos los casos.

Más allá de los sensores: una nueva forma de leer el cuerpo

Este avance marca un cambio de paradigma. Hasta ahora, los relojes y dispositivos de salud se basaban en lecturas momentáneas. Pero el comportamiento humano ofrece pistas más estables y duraderas.

Por ejemplo, si una persona camina menos, duerme peor o cambia su forma de moverse, el modelo puede detectar que algo está pasando antes de que el usuario siquiera lo note.

Esto no significa que los sensores tradicionales estén obsoletos. Al contrario, el estudio sugiere que la mejor estrategia es combinar datos fisiológicos con patrones de comportamiento para tener una visión más completa de la salud de cada persona.

¿Y ahora qué sigue?

Por el momento, se trata de un modelo en fase de investigación. Todavía no se ha incorporado oficialmente al software del Apple Watch ni está disponible para uso clínico. Sin embargo, los resultados ya abren una puerta importante para el futuro de la salud digital.

Apple no ha confirmado cuándo podría integrarse esta tecnología a sus dispositivos, pero el estudio muestra el potencial de los wearables no solo como asistentes de fitness, sino como herramientas médicas tempranas.

Con el entrenamiento adecuado y los controles éticos necesarios, este tipo de sistemas podría detectar enfermedades antes de que aparezcan los síntomas o incluso servir como apoyo diagnóstico para los profesionales de la salud.