Alipay, l’application d’IA qui a dominé l’App Store, a donné à mon Apple Watch un « Jarvis »
Si vous ne portez pas de montre lorsque vous faites de l’exercice, c’est comme ne pas faire d’exercice du tout.
Ceux qui utilisent souvent l'Apple Watch savent à quel point ce processus est complexe. En tant qu'utilisateur d'Apple Watch obsédé par le pointage, ma priorité quotidienne est de fermer autant que possible les trois cercles « Bouger, Faire de l'exercice et Se lever ».
Cela semble forcé, mais c'est en réalité une motivation. Car en matière d'exercice physique, les humains ne sont jamais doués pour raisonner avec eux-mêmes, mais ont besoin d'un système de rétroaction visible, et le mécanisme en boucle fermée de l'Apple Watch compense les défauts de la nature humaine.
Mais parfois, je me demande si ces données apparemment exactes ne créent pas simplement une nouvelle anxiété. Ce dont j'ai besoin, ce ne sont pas de plus de chiffres, mais de quelqu'un capable de les traduire en mots compréhensibles pour vivre une vie plus saine.
J'ai récemment découvert une nouvelle application d'IA qui semble plus intelligente pour transformer ces chiffres en conseils réellement utiles.
Voici AQ, une application santé lancée par Alipay. APPSO a également testé la version Android le mois dernier. La version iOS s'est hissée en tête du classement médical de l'App Store d'Apple 24 heures après son lancement.
Ce qui m'intéresse le plus dans la version iOS d'AQ, c'est son intégration avec l'Apple Watch : elle peut lire des données telles que les pas, le sommeil et la durée de l'exercice, puis générer des évaluations de santé et des recommandations personnalisées.
Sur recommandation d'un collègue, APPSO a obtenu le code de test interne en avance. Je voulais découvrir l'expérience « Apple Watch + IA » proposée par AQ et voir si elle pouvait devenir mon véritable « partenaire santé ».
Après avoir connecté AQ à l'Apple Watch, j'ai commencé à prendre au sérieux les chiffres sur mon poignet
Apple a toujours accordé une grande importance à la sécurité des données des utilisateurs et à la santé environnementale, et s'est montrée particulièrement prudente lors de l'examen des applications impliquant des questions médicales et de confidentialité. Cela montre au moins qu'AQ a passé avec succès l'épreuve du traitement des données, des limites fonctionnelles et de la conformité.
Après avoir suivi les instructions pour accéder aux données de santé de l'Apple Watch, mes pas des 7 derniers jours sont clairement présentés sous forme de graphique linéaire, avec un accès à « Afficher l'analyse IA ». En cliquant sur l'option « Afficher l'analyse IA », vous accédez à l'assistant de santé sportive, où l'IA analyse les données pertinentes du dossier santé et génère des évaluations et suggestions adaptées.
Peut-être en raison de restrictions imposées par Apple, AQ ne peut actuellement pas synchroniser l'historique des données de santé de l'Apple Watch. Il ne peut enregistrer que les nouvelles informations à partir d'un moment précis, après autorisation. Pour les utilisateurs comme moi, habitués au suivi des données à long terme, l'expérience est un peu fragmentée. Il convient de se demander si le suivi des anciennes données sera possible ultérieurement.
Une fois l'autorisation terminée, j'ai posé une question courante : « Veuillez analyser la qualité de mon sommeil au cours des sept derniers jours, mais j'ai l'impression que ma qualité de sommeil n'est pas bonne, que dois-je faire ? »
On peut constater que les réponses données par AQ sont clairement structurées et bien organisées.
Chaque section explique et répond aux questions, avec un contenu clair et une logique cohérente, témoignant d'une forte capacité à structurer les connaissances en santé. Par exemple, les recommandations de l'OMS, ainsi que les explications détaillées, allant des habitudes de base aux ajustements alimentaires, évitent les discussions générales.
« Aidez-moi à analyser mon temps d'exercice au cours des 7 derniers jours »
Ce type de requête n'est pas difficile pour AQ. Ses réponses ne sont pas superficielles, mais visent à comprendre l'état de santé de l'utilisateur sous plusieurs angles, notamment l'analyse du dossier médical, les risques de maladies chroniques, les recommandations d'exercice physique, etc., démontrant ainsi une grande étendue de connaissances.
En outre, il peut également référencer des indicateurs pertinents à des fins de comparaison, tels que les plages de pas recommandées, les tendances de changement de fréquence cardiaque et les risques possibles liés à l'exercice, complétés par des valeurs de référence faisant autorité à des fins de comparaison.
Lorsque j'ai continué à lui demander : « L'intensité de l'exercice pendant un mois a-t-elle atteint la norme ? », il a réfléchi longuement avant de se taire. Aucun message d'erreur n'est apparu, mais aucune réponse non plus. Bien que ce genre de blocage soit rare, il suffit à nous rappeler que la stabilité des produits d'IA reste un seuil incontournable.
Poursuivant sur l'intensité, « D'après mes données de santé, je suis une personne sédentaire. Par quel type d'exercice dois-je commencer ? »
Les conseils prodigués par AQ sont judicieux. Ils procèdent d'abord à un bref bilan de santé, puis recommandent le type et la fréquence d'exercice appropriés. Les réponses ne sont ni trop futiles ni creuses. Les encouragements sont plus naturels et ne me donnent pas l'impression de parler à une machine sans cœur.
En plus de la connexion avec l'Apple Watch, en tant que produit de santé basé sur l'IA, je l'utilise souvent pour rechercher diverses informations sur la santé et des conseils de vie. Comparé au brossage des dents et à la surveillance du rythme cardiaque, ce type d'expérience de questions-réponses est plus proche de la vie quotidienne et s'apparente davantage à un conseiller santé portable.
Le district de Yuhang, à Hangzhou, dans le Zhejiang, a initialement découvert que l'odeur de l'eau du robinet était due à des substances sulfurées produites par la dégradation anaérobie des algues dans des conditions climatiques naturelles spécifiques. Quelles meilleures mesures pourraient être prises ?
Comparé à la méthode courante consistant à « traiter les symptômes plutôt que la cause profonde », AQ fournit non seulement des suggestions d'« autoprotection » à court terme, mais envisage également des plans d'amélioration à moyen et long terme (tels que le stockage d'eau en bouteille et la suggestion aux propriétés de moderniser leurs systèmes d'eau), reflétant une certaine réflexion systématique.
Bien qu'il n'existe aucune instruction particulière pour les personnes âgées ou les nourrissons, cet outil d'aide à la santé fournit des conseils universels et sûrs. Le mécanisme de suivi permet également aux utilisateurs d'explorer des plans d'intervention plus adaptés à leur situation grâce à plusieurs cycles de discussion.
Je me suis réveillé tôt ce matin et j'ai constaté que j'étais étourdi pendant plus de 40 secondes et que j'avais même une légère nausée.
J'ai essayé de décrire les symptômes à AQ pour voir s'il pouvait identifier le problème. Il a rapidement capté les informations clés : « étourdissements pendant 40 secondes après le lever le matin » et « sensation de vomissement », et les a associés au « vertige positionnel paroxystique bénin » (VPPB) cliniquement plus courant.
Il s'agit d'un type de vertige dont l'incidence est élevée, mais qui passe facilement inaperçu. Outre le choix initial de la VPPB, d'autres causes possibles, telles que la névrite vestibulaire, la spondylose cervicale, l'hypoglycémie, etc., sont également mentionnées, couvrant ainsi de multiples pathogénèses possibles. À la fin de la réponse, un rappel est ajouté : « Si les symptômes persistent ou réapparaissent fréquemment, veuillez consulter un médecin rapidement », établissant ainsi une distinction claire entre le rôle d'assistant de santé et celui de médecin.
Sur cette base, AQ m'aidera activement à fournir davantage de détails. Par exemple, après avoir accédé à la « Clinique IA », il me posera des questions précises sur la fréquence de mes symptômes et d'autres détails, et affinera son jugement grâce à plusieurs consultations. Ce processus simule presque le rythme d'une consultation en face à face avec un médecin généraliste.
Parfois, je l'utilise aussi comme « encyclopédie des drogues ».
Par exemple, j'ai récemment souffert d'un mal de dents et le médecin m'a prescrit des « capsules Dingxi contre le mal de dents ». J'ai pris une photo et l'ai téléchargée pour voir la différence. AQ a identifié les « feuilles de girofle » et l'« asarum » dans les ingrédients, a expliqué leurs fonctions et a fourni quelques précautions et explications sur leur efficacité. La densité d'informations est suffisante.
Grâce aux capacités multimodales de l'Ant Medical Big Model, il peut également lire avec précision 99 % des rapports d'examens médicaux courants, analyser les résultats des examens et même prendre en charge le téléchargement de photos de peau pour identifier plus de 50 maladies cutanées courantes telles que le psoriasis et le vitiligo.
Ce type de scénario multimodal visuel est également une direction de mise en œuvre importante pour les grands modèles ces dernières années.
Dans de nombreux cas, la gestion de la santé est indissociable de l'intervention et de la régulation de l'alimentation. Avec AQ, il suffit de prendre des photos de son alimentation quotidienne, et l'assistant intelligent « Dietary Health Assistant » peut identifier les plats, estimer les calories et les enregistrer automatiquement. De plus, le système peut combiner les données personnelles relatives à la santé et à l'apparence pour adapter les recommandations diététiques scientifiques à chaque personne.
Par exemple, si je prends une photo avant de manger, l'IA peut reconnaître un bol de riz tempura et estimer automatiquement le nombre total de calories. Si besoin, elle peut même me proposer un régime personnalisé, mesuré en grammes, comme les conseils d'un nutritionniste professionnel sur place.
Son professionnalisme ne fait aucun doute, mais pour être honnête, les recettes proposées me donnent parfois une impression de trop grand professionnalisme. La dernière fois que j'ai accordé autant d'importance à des données quantitatives, c'était dans un manuel. Quant à la mise en œuvre concrète du plan, je suis perplexe. Pour moi, l'indication du nombre d'œufs à consommer au petit-déjeuner est plus pratique.
Par ailleurs, selon les médias, Apple pourrait approfondir sa coopération avec Ant dans le domaine de la santé. Outre la synchronisation des données de santé, Apple lancera également davantage de services basés sur des scénarios pour des groupes spécifiques, grâce à des fonctionnalités telles que la détection de chute de l'Apple Watch, ainsi que davantage d'applications de santé basées sur l'IA.
Bien entendu, l'architecture écologique d'AQ ne se limite pas à Apple. Elle prend actuellement en charge les connexions avec des dispositifs de gestion des maladies chroniques tels que Yuyue, Sinocare et Silicon Motion, ainsi qu'avec des appareils portables comme Huawei, Vivo et Honor, et peut fournir des conseils de santé complets basés sur des informations multidimensionnelles telles que la glycémie, le sommeil et l'activité physique.
L'horloge biologique de chacun est aussi unique qu'une empreinte digitale, mais les conseils de santé habituels offrent souvent une réponse standardisée. Grâce à l'IA, vous pouvez dessiner votre propre carte physiologique en observant votre profil de sécrétion de mélatonine, votre courbe de variation de température corporelle et vos performances physiques à différents moments sur une longue période.
Vous savez, le développement de nombreuses maladies ne se produit pas du jour au lendemain, mais est un processus graduel.
Lorsque le corps envoie des signaux, l'IA peut également identifier les risques des mois, voire des années, avant que les méthodes de détection traditionnelles ne découvrent les problèmes, en surveillant en permanence ces indicateurs indirects. AQ, un produit capable de collaborer avec la reconnaissance comportementale individuelle matérielle et les suggestions logicielles, devrait devenir un outil « regarder, écouter, demander et ressentir » accessible à tous.
L'avenir de la santé par l'IA consiste à équiper votre corps d'un « Jarvis »
J'utilise AQ depuis son lancement il y a près d'un mois. Au début, je pensais simplement qu'il s'agissait d'un assistant de santé intelligent basé sur l'IA, capable de m'aider à traduire les « hiéroglyphes » du rapport d'examen physique en langage humain.
Mais après l’avoir utilisé avec l’Apple Watch au cours des deux derniers jours, j’ai de plus en plus l’impression que ce n’est peut-être pas si simple.
Je me suis souvenu d'une étude sur les objets connectés et la santé publiée il y a quelque temps par Apple. L'étude a permis à l'IA d'apprendre les données d'électrocardiogramme d'un grand nombre d'utilisateurs d'Apple Watch et a révélé que l'IA pouvait détecter les signes de problèmes cardiaques plus tôt que les méthodes traditionnelles. Cela révèle un message clé : lorsque l'IA intègre et analyse en continu suffisamment de données de santé personnelles, elle ne « parle plus en regardant des images », mais peut véritablement devenir le « Jarvis » de votre corps.
L'Apple Watch, la balance, le bracelet de sommeil et le lecteur de glycémie qui nous entouraient étaient autrefois un groupe de « phobies sociales », jouant chacun leur propre jeu et s'ignorant les uns les autres. Ils vous disaient : « Tu n'as pas bien dormi la nuit dernière » ou « Tu as encore pris un kilo », sans jamais expliquer pourquoi.
Mais lorsqu'un « cerveau » comme AQ intervient et relie ces données, un « récit de vie » sur votre corps commence. Il ne vous dit plus mécaniquement : « Vous avez dormi 6 heures la nuit dernière. »
Au lieu de cela, il analysera votre situation : « Parce que vous avez bu du café hier après-midi et que vous n'avez pas fait beaucoup d'activité la nuit, votre heure de coucher a été retardée de 40 minutes et votre sommeil profond a été réduit de 15 %. » Voyez-vous, c'est pourquoi l'industrie de l'IA affirme récemment que le contexte est roi. Il donne de la chaleur et du sens aux données froides.
C'est dans ce passage de la « surveillance passive » à la « prédiction active » que les règles du jeu changent véritablement. À l'avenir, les gestionnaires de santé IA n'attendront peut-être plus que vous ayez de la fièvre pour vous rappeler qu'il est temps de prendre vos médicaments, mais émettront des alertes précoces en analysant les changements subtils de votre corps sur plusieurs semaines consécutives : « Il y a des signes que votre niveau d'inflammation continue d'augmenter, je vous suggère donc d'y prêter attention prochainement. »
Ce n'est pas un fantasme. Le récent projet de Microsoft sur les médecins IA a prouvé que l'IA peut efficacement obtenir des informations sur des problèmes clés à partir d'énormes quantités de données, avec un taux de précision diagnostique de 85,5 %, alors que le taux de précision moyen donné par 21 médecins en exercice aux États-Unis et au Royaume-Uni n'est que de 20 %.
AQ est également le premier produit d'IA à réussir l'évaluation de sélection fiable des grands modèles du secteur de la santé menée par l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication. Les résultats de l'évaluation par les experts montrent qu'il a atteint un niveau de fiabilité dans cinq dimensions, notamment l'adaptabilité aux scénarios, les performances des modèles, la conformité en matière de sécurité et les capacités de service.
La gestion personnelle de la santé pourrait bien être l'un des scénarios d'application les plus prometteurs pour les équipements d'IA. Elle est censée « surveiller » votre corps 24 heures sur 24. Et elle devrait être « invisible » afin que vous ne ressentiez pas son existence. Il vous suffit de vivre comme d'habitude, et la montre à votre poignet et les capteurs intégrés à votre matelas veillent silencieusement sur votre santé.
Imaginez : un expert en IA connaissant parfaitement votre corps vous proposera des suggestions extrêmement personnalisées. L'intensité de vos exercices sera ajustée dynamiquement en fonction de la qualité de votre sommeil de la veille ; les recettes élaborées tiendront compte de votre condition physique du jour.
Plus important encore, il peut compléter le cycle « intuition-suggestion-action-feedback ». Non seulement il vous indique ce qu'il faut faire, mais il utilise également des données en temps réel pour vous indiquer « ceci est utile » après action, renforçant ainsi votre comportement positif par un feedback positif.
En fin de compte, ce service de santé basé sur l'IA ne vise pas à apaiser l'anxiété causée par une masse de données, mais à nous donner un sentiment de contrôle sur notre vie. C'est comme installer un tableau de bord visuel pour notre corps, nous permettant enfin de nous comprendre et de savoir comment prendre soin de nous.
La coopération entre AQ et Apple Watch constitue une exploration intéressante dans cette direction. La forme actuelle du produit n'est peut-être pas parfaite, mais elle tente de combiner les puissantes capacités de surveillance matérielle de l'Apple Watch avec les capacités d'analyse et d'interprétation de l'IA, rendant la santé moins sophistiquée et accessible à tous.
Le plus important dans tout cela est que nous pouvons enfin avoir une « bonne conversation » avec notre corps, et cela peut également nous sortir du bourbier de l’anxiété liée à la santé.
Autrefois, face aux signaux envoyés par le corps, soit nous ne « comprenions pas » – un tas de flèches sur le rapport d'examen physique, soit nous « ne comprenions pas » – nous étions toujours fatigués récemment mais ne savions pas pourquoi.
AQ est comme un traducteur capable de lire le manuel de votre corps à tout moment. Il traduit ces sentiments vagues et perturbants en suggestions précises que vous pouvez comprendre et améliorer.
Ce sentiment de « confiance » est la chose la plus précieuse que l’IA apporte aux gens ordinaires.
Auteur : Mok Chongyu, Li Chaofan
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