Si bien llevamos años monitoreando nuestra salud con smartwatches y pulseras de actividad, recién ahora estamos comenzando a encontrarle utilidad a la información que recopilan. El furor por la IA generativa ha llevado a que wearables como el Apple Watch, los Samsung Galaxy Watch, los Google Pixel Watch y correas como las Fitbit Air y Whoop nos entreguen un análisis más minucioso, detallado y práctico sobre toda la información de salud que recopilan.
Antes de que la IA se integrara con estos dispositivos de salud y actividad, la historia no era tan así. Los wearables podían recopilar y mostrar vastas cantidades de información, pero sin que el usuario entendiera realmente qué significaban. Como no había una forma sencilla de interpretar la información, salvo por los mínimos parámetros que podrían proveer los fabricantes a través de sus aplicaciones complementarias, mucha de esta no servía para nada.
Al usar un reloj inteligente o una pulsera de actividad, la mayoría de los usuarios se enfocaba en revisar los parámetros más importantes. Por ejemplo, la cantidad de pasos caminados, las calorías quemadas u otros indicadores propios de cada actividad deportiva en particular. En cuanto a las demás categorías de datos como el monitoreo cardíaco, el nivel de oxígeno en sangre o la calidad del sueño, terminaban siendo variables inconexas y que una persona sin conocimientos médicos no podía analizar o comprender por su propia cuenta.
Wearables, salud y la IA como herramienta crucial para la compresión de datos
Aquí es donde la IA aplicada al mundo de los wearables y la medición de datos de salud ha permitido dar un salto de calidad. Las apps que recopilan y muestran la información que capturan los dispositivos, como Google Health, Samung Health o la rediseñada Salud de Apple, por citar algunas, ahora cuentan con herramientas que se encargan de procesar esos datos y hacerlos más digeribles y prácticos para el usuario final.
Ojo, que la IA generativa está lejos de ser perfecta y su implementación en salud y bienestar se debe tomar con pinzas. La tecnología sigue sin reemplazar a los profesionales del área, así que tampoco hay que dejarse llevar por ella. No obstante, tiene como gran punto a favor su capacidad de leer la información de salud que capturan los wearables, compararla y generar análisis que el usuario puede comprender sin tener que quemarse las pestañas tratando de darle sentido a los datos o a las métricas que adopta cada fabricante.
Pongamos un ejemplo sencillo: el monitoreo de la calidad del sueño. Históricamente, los datos que recopilan los relojes inteligentes o las correas de actividad permiten ver cuántas horas has dormido. Además, desglosan el tiempo total según las distintas fases del sueño y les da una puntuación. El registro se cataloga como bueno, regular o malo, o se le otorga un puntaje según los parámetros de la aplicación utilizada. Sin embargo, no hay mucho más. En ciertos dispositivos y aplicaciones se pueden ver datos como los posibles episodios de hipopnea, pero no se puede hacer demasiado con esa información.
Del análisis de datos al entrenador interactivo
Es lógico sentirse apabullado y confundido por la cantidad de información y la falta de una idea real sobre su relevancia. Aquí es donde la IA que se aplica al procesamiento de los datos de salud se vuelve muy importante. Y no sorprende que cada vez más wearables se vuelquen a su uso. Como ya dijimos, la inteligencia artificial no reemplaza al diagnóstico especializado de un médico, nutricionista o especialista de cualquier índole. Sin embargo, sí permite que el usuario acceda a un resumen simplificado de cada arista para entender qué representa esa información y si existe alguna potencial señal de alarma que requiera de su atención.
Muchas apps que recopilan información de salud, están usando IA para presentar no solo resúmenes estáticos, sino una experiencia interactiva a modo de «entrenador». Esto permite que el usuario acceda a la IA bajo un modo más conversacional, pudiendo matizar y complementar los datos que recolectan los sensores. Además, la tecnología puede detectar patrones que sugieran cambios de hábitos, modificaciones (abruptas o no) en los niveles de cansancio y la calidad del descanso, y regular tanto la interpretación de la información de salud como las recomendaciones para mitigar o compensar el impacto que puedan tener sobre el bienestar.
La IA ha encontrado uno de sus espacios de mayor crecimiento y utilidad en el mundo de la actividad física y salud. Un detalle no menor, considerando que es una tecnología que genera tanta polémica en otros ámbitos. No reemplazan a los médicos u otros profesionales de la salud, ni tampoco tienen por qué hacerlo, pero sí ayudan a que los usuarios no se vean apabullados por una gran cantidad de datos que no saben cómo interpretar.
Si te ha gustado este artículo y quieres recibir más contenido sobre innovación y tecnología directamente en tu correo, suscríbete a nuestra newsletter y mantente siempre actualizado. No somos de los que llenan tu bandeja, solo compartimos los lunes.
