Samsung treibt die Forschung an künstlicher Intelligenz für digitale Gesundheitsanwendungen weiter voran. Im Rahmen des Health Forums auf dem Galaxy Unpacked 2026 stellte das Unternehmen seine Vision einer vernetzten Gesundheitsversorgung vor und präsentierte zwei neue sogenannte Health Foundation Models.
Die KI-Modelle xMAE und HiMAE sollen Biosignale aus Wearables wie Smartwatches wesentlich intelligenter analysieren und daraus langfristig personalisierte Gesundheitsinformationen ableiten. Zwar befinden sich die Modelle noch in der Forschungsphase, sie bilden jedoch einen wichtigen Baustein für Samsungs Connected-Care-Strategie, die präventive und datenbasierte Gesundheitsdienste ermöglichen soll.
Health Foundation Models lernen aus Millionen von Biosignalen
Anders als klassische KI-Systeme werden Health Foundation Models zunächst mit großen Mengen unbeschrifteter Gesundheitsdaten trainiert. Mithilfe selbstüberwachter Lernverfahren erkennt die KI eigenständig wiederkehrende Muster in Biosignalen wie Herzfrequenz, Schlaf oder körperlicher Aktivität.
Anschließend lassen sich die Modelle für unterschiedliche medizinische Aufgaben anpassen – von der Analyse physiologischer Signale über die Entwicklung neuer Biomarker bis hin zur Vorhersage potenzieller Gesundheitsrisiken. Samsung verfolgt damit das Ziel, eine universelle KI-Grundlage für zahlreiche digitale Gesundheitsanwendungen zu schaffen.
Gewinnen in der Plattform-Ökonomie
xMAE kombiniert EKG- und PPG-Daten für präzisere Herzanalysen
Das erste vorgestellte Modell, xMAE, konzentriert sich auf die Auswertung kardiovaskulärer Daten. Es verbindet Informationen aus Elektrokardiogrammen (EKG), die die elektrische Aktivität des Herzens erfassen, mit kontinuierlich aufgezeichneten Photoplethysmographie-Signalen (PPG), wie sie moderne Smartwatches messen. Das Modell lernt die zeitliche Beziehung beider Signale und kann fehlende EKG-Informationen aus den kontinuierlich verfügbaren PPG-Daten rekonstruieren. Dadurch sollen Herz-Kreislauf-Merkmale künftig kontinuierlich überwacht werden können, ohne dass Nutzer regelmäßig manuelle EKG-Messungen durchführen müssen.
Nach Angaben von Samsung wurde xMAE mit rund 9.400 Stunden EKG- und PPG-Daten trainiert und erzielte in 15 von 19 wissenschaftlichen Evaluierungsaufgaben bessere Ergebnisse als bisherige Vergleichsmodelle, unter anderem bei der Vorhersage kardiovaskulärer Erkrankungen sowie der Analyse von Schlafphasen.
HiMAE analysiert Gesundheitsdaten über verschiedene Zeitskalen
Mit dem zweiten Modell, HiMAE, verfolgt Samsung einen anderen Ansatz. Hier werden Wearable-Daten gleichzeitig auf mehreren Zeitebenen ausgewertet. Während kurze Analysefenster einzelne Herzschläge oder kurzfristige Veränderungen erfassen, ermöglichen längere Zeiträume die Erkennung komplexerer Muster wie Schlafqualität, Erholung oder körperliche Aktivität.
Mehrere spezialisierte Encoder analysieren die Daten parallel und identifizieren automatisch die jeweils relevanten Informationen. Durch diesen hierarchischen Aufbau soll das Modell Gesundheitsmuster erkennen, die mit herkömmlichen Verfahren nur schwer sichtbar werden.
Wissenschaftlich anerkannte Forschung für zukünftige Gesundheitsdienste
Die Forschungsarbeiten zu xMAE und HiMAE wurden auf den renommierten Fachkonferenzen ICML beziehungsweise ICLR angenommen und unterstreichen den wissenschaftlichen Anspruch der Entwicklungen. Beide Modelle befinden sich derzeit ausschließlich in der Forschung und sind noch nicht Bestandteil kommerzieller Samsung-Produkte.
Langfristig sollen sie jedoch eine Grundlage für intelligente Gesundheitsfunktionen schaffen, die kontinuierlich Biosignale auswerten, individuelle Veränderungen erkennen und Nutzer mit personalisierten Empfehlungen unterstützen. Damit verfolgt Samsung das Ziel, Wearables stärker von reinen Datensammlern zu intelligenten Gesundheitsassistenten weiterzuentwickeln.
