LONDON (IT BOLTWISE) – Samsung stellt auf dem Galaxy Unpacked 2026 zwei Health Foundation Models vor, die Biosignale von Wearables gezielt „lernend“ auswerten sollen. xMAE kombiniert EKG- und PPG-Daten, um Herzmerkmale künftig kontinuierlicher überwachen zu können. HiMAE analysiert Wearable-Signale dagegen über mehrere Zeitskalen hinweg, um Muster zu erkennen, die über klassische Zeitfenster hinausgehen. Die Modelle befinden sich noch in der Forschungsphase, sollen aber langfristig Samsungs Connected-Care-Ansatz mit personalisierten Gesundheitsinformationen stützen.
Die entscheidende Verschiebung bei Samsungs KI-Strategie für digitale Gesundheit liegt weniger in einer einzelnen neuen Funktion, sondern im Modellansatz. Mit den auf dem Galaxy Unpacked 2026 präsentierten Health Foundation Models xMAE und HiMAE versucht das Unternehmen, Wearable-Daten nicht nur auszuwerten, sondern als Grundlage für wiederverwendbare KI-„Bausteine“ zu behandeln. Solche Foundation-Modelle wurden in anderen Bereichen der KI schon länger genutzt, um aus riesigen Datenmengen allgemeine Muster zu lernen und diese anschließend für konkrete Aufgaben zu übertragen. Im Gesundheitskontext soll genau dieser Weg Wearables von der Rolle als reiner Datensammler in Richtung eines Systems verschieben, das langfristige Muster erkennt und daraus personalisierte Empfehlungen ableitet.
Technisch startet Samsung dabei mit einem charakteristischen Trainingserlebnis: Health Foundation Models sollen zunächst mit großen Mengen unbeschrifteter Biosignale trainiert werden. Im Kern nutzt der Ansatz selbstüberwachtes Lernen, also Verfahren, bei denen die KI aus der Struktur der Daten lernt, ohne dass jede einzelne Messung annotiert werden muss. Aus Sicht von Herzfrequenz, Schlaf oder körperlicher Aktivität bedeutet das: Das Modell erkennt eigenständig wiederkehrende Muster, bevor es für medizinische Fragestellungen feinjustiert wird. Das ist wichtig, weil die Qualität von Diagnosen in der Praxis häufig davon abhängt, wie gut das Modell mit unterschiedlichen Nutzungsbedingungen umgeht – etwa wenn Sensoren über längere Zeiträume unterschiedliche Signalgüte liefern.
Das erste Modell xMAE adressiert dabei einen sehr konkreten Engpass: die Kombination von Elektrokardiogramm (EKG) und Photoplethysmographie (PPG). EKG erfasst die elektrische Aktivität des Herzens, während PPG-Signale über optische Sensoren in Smartwatches typischerweise fortlaufend gemessen werden. Samsung beschreibt, dass xMAE die zeitliche Beziehung zwischen beiden Signalarten lernt. Der praktische Punkt steckt in der Zielrichtung: Das Modell soll fehlende EKG-Informationen aus kontinuierlich verfügbaren PPG-Daten rekonstruieren können. Damit könnte sich die Nutzererfahrung verbessern, weil regelmäßige manuelle EKG-Messungen nicht zwingend im Vordergrund stehen müssten, wenn Herz-Kreislauf-Merkmale stattdessen kontinuierlicher überwacht werden.
Für die Glaubwürdigkeit der Entwicklung nennt Samsung Trainings- und Evaluierungsdaten, zumindest in Form von Umfang und Ergebnisrichtung. xMAE wurde demnach mit rund 9.400 Stunden EKG- und PPG-Daten trainiert. In wissenschaftlichen Evaluierungsaufgaben erzielte das Modell laut Angaben in 15 von 19 Tasks bessere Resultate als bisherige Vergleichsmodelle. Besonders hervorgehoben werden dabei unter anderem die Vorhersage kardiovaskulärer Erkrankungen sowie die Analyse von Schlafphasen. Solche Ergebnisse sind in der Regel mehr als nur ein „Einzelmetriken“-Effekt: Gerade bei Schlafanalyse und kardiovaskulären Risiken ist die Herausforderung, dass Muster nicht nur in kurzen Sequenzen auftreten, sondern über längere Verläufe hinweg erkennbar werden und dabei zwischen Nutzern variieren können.
HiMAE geht anschließend einen anderen Weg und verschiebt den Fokus von „Signalrekonstruktion“ hin zu „Zeitskalen“. Das zweite Modell soll Wearable-Daten gleichzeitig auf mehreren Zeitebenen auswerten: kurze Fenster decken einzelne Herzschläge oder kurzfristige Veränderungen ab, während längere Zeiträume komplexere Muster sichtbar machen sollen. Dazu zählen Schlafqualität, Erholung und körperliche Aktivität – also genau jene Bereiche, bei denen ein einzelner Messmoment wenig Aussagekraft hat, wenn man den Kontext über den Tag und über längere Phasen betrachtet. Samsung beschreibt einen hierarchischen Aufbau mit mehreren spezialisierten Encoder-Komponenten, die parallel arbeiten und automatisch die jeweils relevanten Informationen herausfiltern. In der Praxis ist das eine direkte Antwort auf ein klassisches Problem vieler datengetriebener Gesundheitsmodelle: Informationen „wandern“ über Zeit, und starre Fenster können relevante Zusammenhänge übersehen.
Dass Samsung xMAE und HiMAE als wissenschaftsnahe Entwicklung einordnet, zeigt sich auch daran, wo die Arbeiten eingeordnet wurden: Die Forschungsarbeiten sollen auf den Fachkonferenzen ICML beziehungsweise ICLR angenommen worden sein. Für Entscheider in Unternehmen ist das weniger ein akademisches Siegel als vielmehr ein Hinweis auf die Art der methodischen Absicherung, etwa wenn Modellarchitekturen, Trainingsansätze und Evaluierungsdesigns in einer Fachcommunity nachvollziehbar gemacht werden. Gleichzeitig betont Samsung, dass beide Modelle aktuell ausschließlich in der Forschung sind und noch nicht Teil kommerzieller Samsung-Produkte. Diese Trennung ist wichtig, weil sie eine saubere Erwartungshaltung schafft: Es geht hier um die Entwicklung einer Grundlage, nicht um eine sofort verfügbare Endanwenderfunktion. Wer Connected-Care-Projekte plant, sollte deshalb die technische Richtung ernst nehmen, aber die Produktzeitleiste separat prüfen.
Industrieseitig lässt sich der Schritt als konsequente Weiterentwicklung von Connected-Care lesen: Die Modelle sollen kontinuierlich Biosignale auswerten, individuelle Veränderungen erkennen und Nutzer mit personalisierten Empfehlungen unterstützen. Für Unternehmen, die in den nächsten Jahren mit Wearables und Gesundheitssoftware arbeiten, bedeutet das konkret, dass sich die Wertschöpfung stärker in Richtung Datenmodellierung, Mustererkennung und personalisierte Entscheidungslogik verlagert. Gleichzeitig steigt der Anspruch an die Integration: Wenn mehrere Zeitskalen und mehrere Signalmodalitäten zusammenkommen, wird die Pipeline hinter der App komplexer, etwa in Bezug auf Datenqualität, Synchronisation von Messquellen und die Frage, wie sich Modelloutputs in verständliche, handlungsfähige Hinweise übersetzen lassen. Samsung positioniert xMAE und HiMAE deshalb nicht als fertige Diagnosemaschine, sondern als Baustein, der langfristig intelligentere Gesundheitsassistenten ermöglicht. Genau diese Richtung dürfte auch für Partner aus dem Gesundheits-IT-Umfeld attraktiv bleiben, weil sich Foundation-Modelle eher als wiederverwendbare Plattformlogik etablieren lassen als als eine einmalige Einzelanwendung.
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