Google научила обычные смарт-часы выявлять признаки гипертонии без измерения давления Google Research представила ИИ-систему AI-PPG-ACC-HTN, которая определяет вероятность повышенного артериального давления по данным стандартных датчиков умных часов. Исследование опубликовано в Nature. Модель использует два сигнала: PPG, оптические измерения пульсовой волны, и акселерометр, который улавливает микровибрации запястья, связанные с работой сердца. Нейросеть обучали на 492 347 часах записей от 2109 участников. Затем проверили на 196 добровольцах, сравнивая результаты с суточным мониторингом давления. Результаты: 90% специфичности и 65,8% чувствительности при первичном выявлении гипертонии. 90,9% специфичности и 78,4% чувствительности при подтверждающей проверке у участников с ранее выявленным повышенным давлением. Интересна сама архитектура: одномерная CNN извлекает признаки из 15-секундных фрагментов сигналов, затем эмбеддинги усредняются за несколько дней и передаются в логистическую регрессию. Модель не пытается предсказать точные значения 120/80. Она анализирует долговременные физиологические изменения, характерные для гипертонии. Пока это исследовательская технология. Она не заменяет тонометр и медицинскую диагностику, но потенциально позволит обнаруживать повышенный риск с помощью часов, которые человек уже носит каждый день. Исследование: https://research.google/blog/detecting-signs-of-hypertension-using-wearable-sensors/