Samsung baut eine KI, die Biosignale direkt auf Wearables versteht

Samsung will Wearables offenbar deutlich schlauer machen – und zwar nicht nur mit ein bisschen KI-Marketing auf der Verpackung. Samsung Research arbeitet an sogenannten Health Foundation Models, die Biosignale wie Herzschlag, Blutfluss, Schlaf oder Aktivität direkt aus den Rohdaten verstehen sollen. Zwei Modelle stehen dabei besonders im Fokus: xMAE und HiMAE. Das Spannende daran: Die KI soll nicht zwingend auf eine Cloud angewiesen sein. HiMAE ist laut Samsung so effizient, dass die Analyse direkt auf Hardware in Smartwatch-Klasse möglich ist. Damit könnten künftige Galaxy Watches Gesundheitsdaten in Echtzeit interpretieren, ohne dass die Rohdaten für jede Auswertung erst an einen Server geschickt werden müssen.

Was sind Health Foundation Models?

Foundation Models kennt man inzwischen vor allem aus der Welt der generativen KI. Samsung überträgt das Prinzip jetzt auf Gesundheitsdaten. Statt ein Modell ausschließlich für eine einzelne Aufgabe zu trainieren, lernt die KI zunächst grundlegende Muster aus großen Mengen ungelabelter Biosignale.

xMAE lernt den Zusammenhang zwischen PPG und ECG

xMAE beschäftigt sich vor allem mit zwei Messmethoden, die bei Wearables eine wichtige Rolle spielen: ECG beziehungsweise EKG und PPG.

Ein EKG misst die elektrische Aktivität des Herzens sehr präzise. Bei einer Smartwatch muss die Messung aber normalerweise aktiv gestartet werden. PPG arbeitet optisch und erkennt Veränderungen des Blutflusses. Diese Messung kann eine Uhr hingegen dauerhaft und weitgehend unbemerkt durchführen.Beide Signale hängen miteinander zusammen, treten aber zeitlich leicht versetzt auf. Samsung vergleicht das Prinzip sinngemäß mit Blitz und Donner: Erst passiert das elektrische Ereignis im Herzen, anschließend kommt die Reaktion im Blutfluss an.

HiMAE soll Biosignale direkt auf der Uhr verstehen

Fast noch interessanter für den Alltag ist HiMAE. Das Modell betrachtet Gesundheitsdaten auf unterschiedlichen Zeitskalen. Kurze Abschnitte können beispielsweise einzelne Herzschläge abbilden, während längere Zeiträume eher Muster bei Schlaf oder körperlicher Aktivität sichtbar machen.

HiMAE verwendet dafür mehrere Encoder, die kurze und lange Datenabschnitte getrennt analysieren. So soll das Modell abhängig von der Aufgabe genau die zeitliche Ebene nutzen, die relevant ist.Entscheidend ist aber die Effizienz: Laut Samsung kann HiMAE auf einer CPU in Smartwatch-Klasse Ergebnisse in weniger als einer Millisekunde erzeugen. Damit zeigt das Unternehmen erstmals ein Health Foundation Model, das Rohdaten direkt auf einem Wearable in Echtzeit analysieren kann – ohne Cloud-Server.

Noch Forschung – aber mit ziemlich klarer Richtung

Wichtig ist allerdings: xMAE und HiMAE sind zunächst Forschungsprojekte. Samsung hat bislang nicht angekündigt, wann oder in welcher Form die Modelle in regulären Galaxy-Watch-Funktionen landen werden. Auch ersetzen solche Systeme natürlich keine medizinische Diagnose.

Trotzdem zeigen die Projekte ziemlich deutlich, wohin die Reise geht. Bisher waren Wearables vor allem Sensoren mit einer nachgelagerten Auswertung. Wenn leistungsfähige Gesundheitsmodelle direkt auf der Uhr laufen, könnte sich das ändern: Dann sitzt nicht nur der Sensor am Handgelenk, sondern zunehmend auch die KI, die versteht, was diese Daten bedeuten.

Disclaimer: bei die Recherche war mir ChatGPT behilflich