Transformamos los sensores de los smartphones en poderosas fuentes de información sanitaria
Estamos desarrollando tecnologías para detectar información sanitaria vital que puedan funcionar en smartphones de todo el mundo. Poniendo la información sanitaria a disposición de los usuarios en los dispositivos que ya tienen, ayudamos a ampliar el acceso a la atención médica en todo el planeta.
El acceso a cierta información valiosa sobre la salud todavía requiere disponer de equipo especializado
Para que las personas puedan encontrar cierta información clave sobre su salud, con frecuencia tienen que desplazarse a un hospital o a un centro médico con equipo especializado, o bien deben disponer de dispositivos como wearables o aparatos sanitarios domésticos. Tanta diligencia hace que la detección de cambios en la salud y el bienestar queden fuera del alcance de muchas personas en el mundo entero, sobre todo en los regiones de bajos recursos.
Sensores de smartphone que pueden recoger y analizar indicadores de salud importantes
Nuestro amplio conocimiento del hardware de base y un amplio conocimiento en el ámbito del aprendizaje automático permiten a nuestro equipo de investigadores, ingenieros y facultativos desarrollar sensores de IA que ofrecen a los usuarios la información y las estadísticas que necesitan para monitorizar su salud. Estas mediciones se han validado clínicamente, pero no están pensadas para hacer diagnósticos médicos ni evaluar problemas de salud.
Detección de tos y los ronquidos en dispositivos Pixel
Pixel puede ayudarte a entender qué factores afectan a tu sueño, como la tos y los ronquidos mientras duermes. La función usa el micrófono de Pixel sin grabar ni compartir datos con nadie. En la pantalla de resumen del descanso, Pixel te muestra durante cuánto tiempo has roncado y cuántas veces has tosido mientras dormías.
Frecuencia cardiaca y respiratoria
La frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria son dos constantes vitales que se usan habitualmente para evaluar la salud y el bienestar. Con la aplicación Google Fit en Android y iOS, puedes medir tu frecuencia cardiaca y respiratoria usando solo la cámara de tu teléfono.
Hemos desarrollado las dos funciones y hemos completado estudios clínicos para validarlas, de manera que funcionen en diferentes situaciones y que estén disponibles para el mayor número de personas posible. Por ejemplo, nuestro algoritmo de frecuencia cardiaca estima la circulación sanguínea según los cambios en el color de la yema del dedo, así que debe tener en cuenta factores como la iluminación, el tono de piel o la edad para que funcione con todo el mundo.
El Sensor de sueño en Nest Hub
El Sensor de Sueño usa Motion Sense para analizar cómo duerme la persona que se encuentra más cerca de la pantalla en función de su movimiento y respiración. El Sensor de Sueño también detecta perturbaciones del sueño (como toses, ronquidos o cambios en la iluminación y la temperatura de la habitación) para que puedas comprender mejor cómo afectan a tu descanso.
El Sensor de Sueño se ha creado pensando en tu privacidad. Motion Sense solo detecta movimiento, no detecta caras ni cuerpos concretos, y tus datos de audio de toses y ronquidos solo se procesan en el dispositivo. Tienes a tu disposición varios controles para inhabilitar funciones del Sensor de Sueño, incluido un interruptor físico que desactiva el micrófono. Puedes revisar o eliminar los datos de sueño cuando quieras. Además, de acuerdo con nuestros compromisos con la privacidad, los datos no se usan para personalizar anuncios.
Una novedosa investigación para obtener más información usando sensores que protegen la privacidad
Las enfermedades cardiovasculares son las causantes de un amplio porcentaje de las muertes prematuras en entornos con pocos recursos. La detección y la intervención tempranas son fundamentales, pero muchas de las actuales escalas de riesgo requieren un reconocimiento físico o análisis clínicos, lo que puede suponer un problema debido a la falta de acceso a atención sanitaria e instalaciones médicas. Hemos desarrollado una escala de riesgo basada en fotopletismografía (FPG) con métodos de aprendizaje profundo, con el fin de investigar el posible uso de la tecnología de sensores fotopletismográficos —disponible en la mayoría de los smartphones gracias a nuestras investigaciones previas— para facilitar que se realicen chequeos a gran escala por un bajo costo. Esta investigación sienta las bases tecnológicas para que se lleven a cabo más valoraciones clínicas de la utilidad de las evaluaciones de riesgos cardiovasculares mediante smartphones en aquellas zonas con recursos limitados.