Viele Nutzer einer Apple Watch tragen das Gerät unter anderem deswegen ständig am Handgelenk, weil damit die frühe Erkennung von Unregelmäßigkeiten bei der Arbeit des Herzens möglich wird. Seit Einführung des Ein-Kanal-EKGs in der vierten Generation warnt die Apple Watch etwa bei möglichem Vorhofflimmern. Ab Series 9 und Ultra 3 beobachten die Uhren zudem, ob Anzeichen für Bluthochdruck vorliegen. Damit gibt sich die Forschungsabteilung offenbar nicht zufrieden und will weitere Gesundheitsdaten erkennen – bevorzugt ohne zusätzliche Sensoren. In einer wissenschaftlichen Veröffentlichung zeigen Apples KI-Entwickler, wie sie ein KI-Modell erzeugten, welches Vitalwerte allein auf der Basis der Photophlegmografie (PPG) vorhersagen kann.


Bei der in Zusammenarbeit mit der ETH Zürich entstandenen Studie hatten es die Forscher auf zwei Vitalwerte des Herzens abgesehen: Schlagvolumen sowie Herzzeitvolumen. Diese lassen sich nicht durch einfache Beobachtung von außen zuverlässig messen; dies ist nur im Krankenhaus möglich, beispielsweise im Verlauf einer Operation. Die Forscher haben nun Messreihen von Patienten verwendet, um Korrelationen zu entdecken: Gleichzeitige Aufzeichnungen von Blutdruckwerten und Finger-PPGs wurden genutzt, um via Machine Learning ein Modell zu erzeugen. Zusätzlich wurde das Modell mit Simulationsdaten trainiert.

Fazit: vorsichtiger Optimismus
Der resultierende Algorithmus wurde dann an einem weiteren Datensatz mit echten Patientendaten getestet, um die KI-Vorhersage von Schlagvolumen und Herzzeitvolumen auf Korrektheit zu prüfen. Apples KI-Forscher werteten diesen Ansatz als Erfolg; insbesondere erwies sich der hybride Ansatz mit synthetischen Daten als Vorteil gegenüber reinen, auf Messdaten aufsetzenden Vorhersagemodellen – denn es gibt insgesamt nur wenige gut dokumentierte Datensätze, welche sich für die Modellierung heranziehen lassen. Eine zuverlässige Vorhersage lässt sich in der aktuellen Form allerdings nur bedingt treffen – die Varianzen sind hoch; erst nach vielen Einzelmessungen liefert das derzeitige Modell zuverlässige Vorhersagen.


KI-Forschung mit Hochdruck
Diese Veröffentlichung stellt eine von Dutzenden dar, welche auf Apples KI-Block Machine Learning in diesem Jahr veröffentlicht wurde. Vor ein paar Jahren vergingen Monate, bis der Konzern eine neue Forschungsarbeit vorstellte – mittlerweile ist die Zahl an Papers und Events mit Apples Beteiligung kaum noch zu überblicken. Dies ist ein klares Indiz dafür, dass Apple das Thema ernst nimmt und intensiv vorantreibt, unabhängig davon, wie die aktuellen Fähigkeiten von generativer KI in Apple Intelligence zu bewerten sind.