Como transformamos os sensores de smartphones em fontes eficientes de insights sobre saúde

Estamos desenvolvendo tecnologias de sensores que podem funcionar em smartphones do mundo todo para detectar informações vitais sobre saúde. Ao tornarmos as informações mais acessíveis pelos dispositivos pessoais, podemos expandir o acesso à saúde no mundo todo.

Ilustração de um smartphone mostrando diferentes tipos de sensores.
Equipamentos médicos especializados

O acesso a alguns insights sobre saúde ainda requer equipamentos especializados

Na maioria das vezes, é necessário ir a instituições com equipamentos especializados ou ter wearables e outros dispositivos domésticos para acessar determinados insights sobre a própria saúde. Isso torna a detecção de mudanças no corpo e no bem-estar fora do alcance de muitas pessoas no mundo todo, principalmente em ambientes com poucos recursos.

Sensores de smartphones

Sensores de smartphones que podem coletar e analisar sinais importantes de saúde

Nosso conhecimento amplo do hardware subjacente, além da grande experiência em aprendizado de máquina, permite que nossa equipe de pesquisadores, engenheiros e médicos desenvolvam sensores de IA que fornecem às pessoas as informações e insights necessários para cuidar da própria saúde. Essas medições são validadas clinicamente, mas não se destinam ao diagnóstico médico ou à avaliação de condições médicas.

Detecção de tosse e ronco em dispositivos Pixel

Detecção de tosse e ronco em dispositivos Pixel

O Pixel pode ajudar você a entender o que afeta seu sono, como tosse e ronco durante a noite. O recurso usa o microfone do Pixel sem gravar ou compartilhar dados com ninguém. Na tela de resumo da Hora de dormir, o Pixel mostra quanto tempo você passou roncando e quantas vezes tossiu enquanto dormia.

Imagem de frequência cardíaca e ritmo respiratório

Frequência cardíaca e ritmo respiratório

A frequência cardíaca e o ritmo respiratório são dois sinais vitais usados com frequência para avaliar a saúde e o bem-estar. Eles podem ser medidos usando a câmera do smartphone pelo app Google Fit no Android e iOS.

Esses recursos foram desenvolvidos e validados por estudos clínicos para que funcionem em condições reais e ajudem o maior número de pessoas possível. Por exemplo, como nosso algoritmo de frequência cardíaca depende da aproximação do fluxo sanguíneo com base nas mudanças de cor da ponta do dedo, ele precisa considerar iluminação, tom de pele, idade e outros fatores para funcionar para todos.

Sensor de sono no Nest Hub

O Sensor de sono usa o Motion Sense para analisar como a pessoa mais próxima da tela está dormindo, com base nos movimentos e na respiração. Ele também pode detectar distúrbios, como tosse e ronco, ou mudanças de luz e temperatura no ambiente para você entender melhor o que está afetando seu sono. 

O Sensor de sono foi desenvolvido pensando na sua privacidade. O Motion Sense detecta apenas movimentos, não corpos ou rostos específicos, e os dados de áudio de tosse e ronco são processados apenas no dispositivo. Você tem vários controles para desativar os recursos do Sensor de sono, incluindo uma chave de hardware que desativa fisicamente o microfone. É possível revisar ou excluir seus dados de sono a qualquer momento e, de acordo com nossos compromissos de privacidade, eles não são usados para anúncios personalizados.

Nova pesquisa para desbloquear novos insights de sensores que preservam a privacidade

As doenças cardiovasculares são responsáveis pela maioria das mortes prematuras em regiões com poucos recursos. A detecção e intervenção precoces são fundamentais, mas muitos escores de risco atuais exigem exames físicos ou análises laboratoriais. Isso pode ser um desafio devido ao acesso limitado a assistência médica e instituições de saúde. Desenvolvemos um escore de risco baseado na fotopletismografia (PPG, na sigla em inglês) de aprendizado profundo para investigar possíveis usos da tecnologia de sensores de PPG. Essa tecnologia foi disponibilizada na maioria dos smartphones pela nossa pesquisa anterior, permitindo triagem em grande escala e com baixo custo. Essa pesquisa estabelece a base tecnológica para uma análise clínica mais aprofundada da utilidade das avaliações de risco cardiovascular baseadas em smartphones nos locais com recursos limitados.