Com lançamento previsto para este segundo semestre, o próximo Galaxy Watch incorporará o One UI 6 Watch para aprimorar ainda mais as funcionalidades de saúde do dispositivo baseadas em Inteligência Artificial. Um destaque da nova interface é o recurso de Pontuação de Energia1, que oferece aos usuários recomendações personalizadas de saúde com base em uma pontuação numérica que reflete seus níveis gerais de energia.
Para desenvolver o recurso Pontuação de Energia, a Samsung Research2 colaborou com o professor Patrick O’Connor do Departamento de Cinesiologia do Mary Frances Early College of Education da Universidade da Geórgia, EUA.
A Samsung Newsroom explorou a nova Pontuação de Energia – projetada para aprimorar a experiência digital de saúde.
A energia tem uma relação direta com a eficiência diária e a fadiga, e é baseada na atividade do circuito neural do cérebro, ainda pouco compreendida. Portanto, quantificar objetivamente a energia não é simples. A Samsung Research e a equipe do Professor O’Connor uniram forças para definir e calcular a energia de um indivíduo com base na ciência disponível.
Um dos principais especialistas em psicologia do exercício, o Professor O’Connor estudou extensivamente os efeitos do sono, da atividade física e da ingestão de cafeína na cognição e na sensação de energia. Ele contribuiu para o desenvolvimento do recurso Pontuação de Energia no Samsung Health, integrando atividade física com dados e teoria da neurociência para introduzir o conceito de “Capacidade Geral”.
Embora a maioria dos serviços existentes se concentre apenas nos aspectos físicos ao medir a energia, a Capacidade Geral leva em conta tanto os fatores físicos quanto os cognitivos. Os estressores mentais podem afetar os níveis de energia, conforme evidenciado por padrões de sono perturbados e aumento da fadiga durante períodos de estresse.
Essencialmente, a energia reflete a quantidade de atividade que alguém pode sustentar em relação à sua capacidade total. Exceder a carga física ou mental habitual reduz a energia a curto prazo. Por exemplo, se alguém normalmente se exercita em baixa intensidade durante 30 minutos diários, mas decide praticar exercícios de intensidade moderada durante uma hora em um dia, é esperado que sua Pontuação de Energia diminua no dia seguinte.
O exercício regular pode melhorar a Capacidade Geral, potencialmente resultando em uma Pontuação de Energia mais alta para a mesma intensidade de treino ao longo do tempo.
A Pontuação de Energia é calculada com base nos níveis de atividade física, qualidade do sono, frequência cardíaca durante o sono e variabilidade da frequência cardíaca durante o sono, conforme medido por dispositivos vestíveis. A Samsung Research desenvolveu o recurso Pontuação de Energia com base em estudos científicos e pesquisas clínicas que investigaram a correlação entre esses indicadores e marcadores de energia cognitivos, autorrelatados e físicos.
A “atividade” pode influenciar a capacidade física. A energia do dia seguinte pode ser prevista comparando os dados de treino do dia anterior com os níveis típicos de atividade. Esse método emprega o conceito de Relação de Carga de Trabalho Aguda/Crônica, que antecipa a fadiga avaliando a carga de trabalho de curto e longo prazo.
O “sono” está principalmente associado à capacidade mental. Os padrões de sono, como a duração média ao longo de sete dias, a regularidade nos horários de sono e vigília, e o tempo necessário para adormecer, são analisados e integrados na Pontuação de Energia. Este método segue o modelo de “reservatório de energia”, que explora as conexões entre sono, fadiga e função cognitiva para calcular variações na energia com base na duração do sono e nos ritmos circadianos.
“Frequência cardíaca durante o sono” e “Variabilidade da frequência cardíaca durante o sono” estão ligadas às capacidades físicas e mentais. A energia é prevista comparando medições recentes com tendências de dados anteriores de longo prazo. As previsões são mais precisas quando os dados da frequência cardíaca durante o sono e da variabilidade da frequência cardíaca durante o sono são analisados durante um estado de sono estável.
A Samsung Research levou em consideração a idade e o sexo para determinar o peso que cada fator deveria ter na Pontuação de Energia de uma pessoa. Além disso, a equipe de pesquisa do Professor O’Connor realizou experimentos envolvendo testes cognitivos e autorrelatos de sintomas de energia e fadiga. Eles encontraram uma correlação significativa entre a Pontuação de Energia gerada pelos modelos da Samsung e os dados clínicos coletados pelos pesquisadores da Universidade da Geórgia.
A Pontuação de Energia do Samsung Health vai além de simples valores numéricos. Ela fornece orientações e sugestões de saúde com base em sete fatores principais que influenciam a pontuação, como a duração média do sono e a atividade física do dia anterior.
Para alcançar isso, a Samsung Research integrou seu modelo de pontuação de energia com IA de otimização e tecnologias de Inteligência Artificial generativa. A IA de otimização primeiro identifica as principais influências na pontuação e analisa os níveis de energia atuais, juntamente com as mudanças recentes no estilo de vida, para sugerir possíveis melhorias. A Inteligência Artificial generativa no dispositivo transforma essas informações em mensagens amigáveis, ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário.
As orientações de saúde fornecidas oferecem aos usuários uma compreensão de sua Pontuação de Energia atual e sugestões baseadas na ciência para gerenciar níveis adequados de atividade e descanso ao longo do dia. Ao prestar mais atenção aos fatores que influenciam sua Pontuação de Energia diária, os usuários podem melhorar seus hábitos de vida.
O Professor O’Connor conduziu uma extensa pesquisa em colaboração com os desenvolvedores da Samsung, com o objetivo de aumentar a confiabilidade e a validade da Pontuação de Energia.
“Do ponto de vista científico, a Pontuação de Energia reflete a variação prevista na capacidade de realizar breves testes cognitivos de atenção ao longo do dia, com base em informações objetivas obtidas de sensores de dispositivos inteligentes durante a semana anterior”, explicou.
“Através da nossa colaboração com o Professor O’Connor, conseguimos enfrentar este desafio de uma forma cientificamente significativa”, declarou Yunsu Lee, Chefe da Equipe de Inteligência de Dados da Samsung Research. “Continuaremos a desenvolver tecnologias de dados e Inteligência Artificial para garantir que os diversos dispositivos da Samsung sejam usados de forma mais abrangente para melhorar a vida dos usuários”.