Transformamos los sensores de los smartphones en potentes fuentes de datos de salud
Estamos desarrollando tecnologías de monitoreo para detectar información de salud vital que pueda funcionar en smartphones de todo el mundo. Cuando se hace accesible el conocimiento sobre la salud en los dispositivos que ya tienen las personas, ayudamos a expandir el acceso al cuidado a nivel mundial.
El acceso a algunos datos de salud todavía requiere equipos especiales
Para que las personas vean ciertos datos sobre su propia salud, con frecuencia deben visitar un hospital o una clínica con equipos especializados, o bien deben tener dispositivos propios como wearables o equipos de salud hogareños. Esta barrera hace que la detección de cambios en la salud y el bienestar sea inaccesible para muchas personas a nivel mundial, en especial para aquellas que viven en regiones de bajos recursos.
Sensores en smartphones que pueden recopilar y analizar señales importantes de salud
Nuestro gran conocimiento sobre hardware subyacente, además de nuestra experiencia de talla mundial sobre aprendizaje automático, les permite a los equipos de investigación, ingeniería y clínicos crear sensores de IA que les brinden a las personas la información y las estadísticas necesarias para que tengan el control de su salud. Estas mediciones tienen validez clínica, pero no se diseñaron para crear diagnósticos médicos ni evaluar condiciones médicas.
Detección de tos y ronquidos en dispositivos Pixel
Pixel puede ayudarte a comprender los factores que alteran tu ciclo de sueño, como episodios de tos o ronquidos durante la noche. La función usa el micrófono del dispositivo Pixel sin grabar ni compartir los datos con nadie. En la pantalla de resumen de Hora de dormir, Pixel te muestra cuánto tiempo roncaste y cuántas veces tosiste mientras dormías.
Frecuencia respiratoria y cardiaca
La frecuencia respiratoria y la cardiaca son dos signos vitales que se usan con frecuencia para evaluar la salud y el bienestar de las personas. El uso de la app de Google Fit en iOS y Android puede ayudar a medir la frecuencia respiratoria y la cardiaca con solo usar la cámara de un teléfono.
Desarrollamos ambas funciones (y completamos estudios clínicos para validarlos) con el objetivo de que funcionen en diferentes condiciones del mundo real y en tantas personas como sea posible. Por ejemplo, dado que nuestro algoritmo de frecuencia cardíaca se basa en una aproximación del flujo sanguíneo a partir de cambios de color en la punta del dedo, debe tener en cuenta factores como la luz, el tono de piel, la edad, entre otros datos, para que funcione en todas las personas.
Sensor de sueño en Nest Hub
La función de Sensor de sueño usa Motion Sense para analizar cómo duerme la persona que se encuentra más cerca de la pantalla, según sus movimientos y su respiración. Sensor de sueño también puede detectar interrupciones en el ciclo de sueño, como episodios de tos y ronquidos, además de cambios en la luz o la temperatura de la habitación, para que puedas comprender mejor los factores que alteran tu ciclo.
Sensor de sueño se creó con tu privacidad en mente. Motion Sense solo detecta movimientos, es decir que no detecta caras ni cuerpos específicos. Asimismo, los datos de audio de tus episodios de tos o ronquidos se procesan solo en el dispositivo. Cuentas con varios controles para inhabilitar la función de Sensor de sueño, incluido un interruptor de hardware que inhabilita físicamente el micrófono. Puedes revisar o borrar tus datos de sueño en cualquier momento y, de acuerdo a nuestros compromisos de privacidad, tu información no se usa para anuncios personalizados.
Una investigación innovadora para tener nuevas perspectivas a base de sensores que preservan la privacidad
Un gran porcentaje de las muertes prematuras en regiones de bajos recursos son resultado de enfermedades cardiovasculares. La detección y la intervención tempranas son determinantes. Sin embargo, muchos de los diagnósticos de riesgo existentes requieren exámenes físicos o de laboratorio, que pueden representar un reto cuando el acceso a los proveedores y las instalaciones de salud es limitado. Desarrollamos un índice de puntuación de riesgo basado en fotopletismografía de aprendizaje profundo para investigar el uso potencial de sensores con esa tecnología, la cual se incluye en la mayoría de los smartphones gracias a investigaciones anteriores, para permitir revisiones a gran escala, pero a bajo costo. Esta investigación servirá como base tecnológica para aumentar las pruebas clínicas sobre la utilidad de las evaluaciones de riesgos cardiovasculares con smartphones en zonas donde los recursos son limitados.