As discretas luzes que piscam na parte traseira de um smartwatch são a porta de entrada para um sistema altamente sofisticado, capaz de decifrar os segredos do nosso corpo. Longe de serem meros indicadores luminosos, elas fazem parte de uma tecnologia que permite ao relógio saber quando você está dormindo, estimar sua frequência cardíaca, oxigenação do sangue e até identificar o estágio do seu sono. Por trás desses recursos está uma combinação engenhosa de sensores ópticos, acelerômetros, giroscópios e algoritmos de inteligência artificial.
Nenhum desses componentes, isoladamente, consegue determinar se uma pessoa está em sono REM ou correndo. A verdadeira inteligência reside no cruzamento contínuo e na interpretação de múltiplos sinais, conforme explica Otávio Penatti, diretor de Pesquisa e Desenvolvimento em IA para saúde e bem-estar no centro de P&D da Samsung no Brasil.
A Ciência por Trás das Luzes Verdes: Fotopletismografia (PPG)
Um dos pilares da medição dos smartwatches é a fotopletismografia (PPG). O princípio é relativamente simples: o relógio emite luz sobre a pele e analisa como ela é absorvida e refletida pelos tecidos. O sangue, em constante movimento, altera essa resposta óptica. A cada batimento cardíaco, o volume de sangue nos vasos próximos à pele muda, e essas pequenas variações são detectadas pelo sensor.
A luz verde é particularmente eficaz para monitorar as mudanças no volume sanguíneo relacionadas aos batimentos, permitindo ao relógio estimar a frequência cardíaca. Outros comprimentos de onda, como o vermelho e o infravermelho, são cruciais para informações complementares. A hemoglobina, proteína do sangue, absorve diferentes tipos de luz de maneiras distintas dependendo do seu nível de oxigenação. Assim, esses sinais são usados para estimar a saturação de oxigênio no sangue (SpO₂).
Importante ressaltar que o smartwatch não está ‘enxergando’ o coração; ele observa, através da luz, as mudanças no sangue que circula próximo ao pulso e as converte em sinais processáveis.
Entendendo o Movimento: Acelerômetro e Giroscópio
Para o relógio compreender o que você está fazendo, o acelerômetro e o giroscópio são fundamentais. O acelerômetro detecta mudanças de aceleração e movimento em diversas direções, enquanto o giroscópio fornece dados sobre rotação e orientação. Juntos, eles permitem identificar padrões de movimentação muito mais detalhados.
Durante uma corrida, por exemplo, o pulso exibe movimentos repetitivos, e a frequência cardíaca tende a aumentar. O algoritmo pode cruzar essas informações para entender que o usuário está em atividade física, em vez de interpretar cada alteração como um movimento aleatório. O mesmo princípio é aplicado durante o sono, quando os movimentos são menos frequentes e com características distintas.
Como o Relógio Sabe que Você Está Dormindo e Seus Estágios
O smartwatch não assume que você está dormindo apenas por ficar parado. Se fosse assim, seria impossível diferenciar alguém dormindo de uma pessoa imóvel lendo ou assistindo televisão. Para estimar o início e o fim do sono, o dispositivo combina dados de movimentação com sinais fisiológicos.
O acelerômetro identifica mudanças de posição e pequenos movimentos, enquanto o sensor óptico acompanha a frequência cardíaca e suas variações. Algoritmos avançados analisam esses sinais ao longo do tempo, buscando padrões associados ao sono. Após identificar uma sessão de sono, o sistema tenta determinar os estágios pelos quais o usuário passou (sono leve, profundo e REM), cada um com características fisiológicas e comportamentais próprias. Embora não meça a atividade cerebral diretamente, o relógio observa sinais indiretos que podem estar associados a cada estágio, resultando em uma estimativa da arquitetura do sono.
A Inteligência Artificial no Coração do Sistema
A inteligência artificial (IA) é o cérebro que transforma a imensa quantidade de dados coletados pelos sensores em informações úteis. Durante uma noite, o relógio pode registrar milhares de alterações de movimento e sinais fisiológicos. O desafio é discernir quais dessas mudanças são relevantes e como elas se relacionam.
Algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para reconhecer esses padrões. A Samsung, por exemplo, desenvolveu sua solução de classificação dos estágios do sono a partir de um vasto conjunto de dados, combinando informações de polissonografia – a referência clínica para análise do sono – com dados coletados pelo Galaxy Watch. Esse treinamento e validação contemplaram mais de 1.500 noites de sono.
É crucial entender que o smartwatch estima os estágios do sono com base nos sinais disponíveis, o que difere de uma medição direta da atividade cerebral, como em um exame de polissonografia. Portanto, os resultados apresentados devem ser vistos como uma ferramenta de acompanhamento e conscientização, e não como um diagnóstico clínico. A precisão dos sensores pode ser afetada pelo ajuste no pulso e por movimentos durante a medição, mas o grande benefício reside na capacidade de realizar medições repetidas e acompanhar tendências ao longo do tempo.
Fonte: canaltech.com.br