Como sensores ópticos e IA transformam sinais do corpo em dados de saúde no smartwatch

Aquelas luzes que piscam na parte de trás de um smartwatch parecem quase insignificantes — apenas pequenos pontos de cor contra a pele do pulso. Mas elas são o coração de um sistema sofisticado capaz de transformar sinais invisíveis do corpo em dados que aparecem na tela do relógio. É assim que o dispositivo sabe quando você está dormindo, estima sua frequência cardíaca, mede a oxigenação do sangue e rastreia seus movimentos. Nenhum desses componentes funciona isoladamente. A magia acontece quando sensores ópticos, acelerômetro, giroscópio e algoritmos de inteligência artificial trabalham juntos, cruzando informações contínuas para construir uma imagem coerente do que está acontecendo no seu corpo.

As luzes verdes, vermelhas e infravermelhas que você vê no Galaxy Watch funcionam segundo um princípio chamado fotopletismografia, ou PPG. O relógio emite luz sobre a pele e observa como ela é absorvida e refletida pelos tecidos. O sangue interfere nessa resposta óptica de forma previsível: conforme o coração bate, a quantidade de sangue nos vasos próximos à pele muda ligeiramente. Essas pequenas flutuações são detectadas pelo sensor. A luz verde é particularmente eficiente para acompanhar essas variações no volume sanguíneo relacionadas aos batimentos cardíacos, permitindo que o relógio estime a frequência cardíaca. Outros comprimentos de onda, como o vermelho e o infravermelho, fornecem informações complementares. Como a hemoglobina absorve diferentes tipos de luz de maneiras distintas dependendo do nível de oxigenação, esses sinais também permitem estimar a saturação de oxigênio no sangue. O smartwatch não está literalmente enxergando o coração — ele está observando mudanças no sangue que circula próximo ao pulso e transformando essas variações em sinais que podem ser processados.

Mas uma frequência cardíaca de 100 batimentos por minuto significa coisas completamente diferentes se você está correndo ou deitado na cama. É por isso que o sensor óptico não trabalha sozinho. Nos Galaxy Watch, o chamado Sensor BioActive reúne múltiplas tecnologias para acompanhar diferentes sinais biométricos. O acelerômetro detecta mudanças de aceleração e movimento em diferentes direções, enquanto o giroscópio fornece informações sobre rotação e orientação. Juntos, eles permitem identificar padrões de movimentação muito mais detalhados do que seria possível com um único sensor. Durante uma corrida, o pulso apresenta movimentos repetitivos e a frequência cardíaca tende a aumentar. O algoritmo cruza essas informações para entender que o usuário está realizando atividade física, em vez de interpretar cada alteração como um movimento aleatório. O mesmo princípio é aplicado durante o sono, quando os movimentos costumam ser menos frequentes e apresentam características diferentes.

O relógio não conclui que alguém está dormindo simplesmente porque a pessoa ficou parada — caso contrário, seria impossível diferenciar alguém dormindo de uma pessoa deitada, imóvel, lendo um livro ou assistindo televisão. Para estimar o início e o fim do sono, o Galaxy Watch combina movimentação com sinais fisiológicos. O acelerômetro identifica mudanças de posição e pequenos movimentos, enquanto o sensor óptico acompanha informações como frequência cardíaca e suas variações. Os algoritmos analisam esses sinais ao longo do tempo e procuram padrões associados ao sono. Essa análise conjunta permite ao relógio fazer uma estimativa muito mais sofisticada do que simplesmente contar quanto tempo o usuário ficou sem mexer o braço. Depois de identificar uma sessão de sono, o sistema tenta determinar em quais estágios o usuário passou durante a noite. O sono é dividido em diferentes fases — leve, profundo e REM — e cada uma possui características fisiológicas e comportamentais próprias. O Galaxy Watch não mede diretamente a atividade elétrica do cérebro. Em vez disso, observa sinais indiretos que podem estar associados a cada estágio, como variações em movimento e frequência cardíaca.

É a inteligência artificial que transforma a enorme quantidade de dados coletados pelos sensores em informações que façam sentido para o usuário. Durante uma noite inteira, o relógio pode registrar milhares de alterações de movimento e sinais fisiológicos. O desafio é descobrir quais dessas mudanças são relevantes e como elas se relacionam. Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para reconhecer esses padrões. Segundo a Samsung, sua solução de classificação dos estágios do sono foi desenvolvida a partir de um conjunto amplo de dados que combina informações de polissonografia — considerada referência clínica para análise do sono — com dados coletados pelo Galaxy Watch. O treinamento e a validação contemplaram mais de 1.500 noites de sono. Mas é importante entender que o smartwatch estima que o usuário está em determinado estágio do sono com base nos sinais disponíveis. Isso é diferente de medir diretamente a atividade cerebral, como faz um exame de polissonografia, que utiliza diversos sensores para analisar o funcionamento do organismo durante o sono, incluindo informações que um smartwatch não consegue obter diretamente.

O relógio também pode acompanhar indicadores adicionais durante o sono, como variabilidade da frequência cardíaca, temperatura da pele, frequência respiratória e nível de oxigênio no sangue. Quanto mais sinais podem ser analisados em conjunto, maior é a quantidade de informações disponível para os algoritmos procurarem padrões. A ideia é semelhante a montar um quebra-cabeça: uma única peça oferece pouca informação, mas várias peças juntas permitem formar uma imagem mais completa. É essa combinação que ajuda o smartwatch a transformar sinais biométricos em uma interpretação sobre o descanso do usuário. Mas vale o alerta importante: o smartwatch não é tão preciso quanto um equipamento médico. Um smartwatch foi desenvolvido para oferecer monitoramento contínuo no cotidiano, e não para substituir equipamentos utilizados em avaliações clínicas. A vantagem do relógio está justamente na possibilidade de acompanhar o usuário durante horas, dias e semanas, sem exigir uma estrutura de laboratório. Condições individuais de uso podem alterar o resultado, e uma medição isolada não deve ser interpretada fora de contexto. O grande benefício do smartwatch está na capacidade de realizar medições repetidas e acompanhar tendências ao longo do tempo. Os dados devem ser vistos como uma ferramenta de acompanhamento e conscientização sobre a própria saúde, e não como substitutos de uma avaliação profissional.