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¿Por qué los sensores de relojes inteligentes podrían dejar de ser el estándar?
La lucha por medir la salud con precisión se acerca a un punto de inflexión. Google ha revelado que su nueva herramienta de IA, PhotoScan, puede estimar la grasa corporal con una precisión cercana a la de los escáneres DXA médicos, superando incluso a los sensores bioeléctricos del Galaxy Watch Ultra 2. Esta tecnología, aún en desarrollo, podría cambiar la forma en que los usuarios monitorean su composición corporal.
Google desarrolla tecnología para estimar grasa corporal con imágenes de teléfono
El 19 de agosto de 2026, Google confirmó que su investigación en PhotoScan, un marco de aprendizaje profundo, permite estimar la grasa corporal mediante imágenes tomadas con la cámara de un teléfono inteligente. Según el blog de investigación de Google, el modelo de IA logró una «fuerte concordancia con los resultados de DXA» al comparar fotografías con escáneres médicos. Esto sugiere que PhotoScan podría predecir la resistencia a la insulina con una precisión cercana al 100% en condiciones controladas.
Mediciones corporales con tecnología accesible y sin hardware adicional.
La relevancia de esta innovación radica en su accesibilidad. Mientras los escáneres DXA requieren equipos especializados y los sensores BIA de relojes inteligentes ofrecen solo estimaciones básicas, PhotoScan elimina la necesidad de hardware adicional. Esto podría democratizar el acceso a mediciones corporales detalladas, especialmente en regiones donde los escáneres médicos son costosos o inaccesibles. Además, la integración con el Google Pixel Watch 5, lanzado recientemente, sugiere que Google está posicionándose como un competidor directo de Samsung en el mercado de la salud wearable.
PhotoScan supera limitaciones de sensores BIA con IA y imágenes
La tecnología de PhotoScan no surge de la nada. Desde el lanzamiento del Google Pixel Watch 5, Google ha estado desarrollando herramientas como «Tendencias de resistencia a la insulina», que analiza cómo el cuerpo responde a picos de azúcar. Sin embargo, los sensores BIA de dispositivos como el Galaxy Watch Ultra 2, que utilizan corrientes eléctricas para estimar la grasa, tienen limitaciones. Según estudios, estos sensores ofrecen solo un 11% de precisión en comparación con los escáneres DXA. PhotoScan, por otro lado, promete superar este umbral mediante el uso de imágenes y modelos de IA.
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PhotoScan podría transformar el acceso a diagnósticos médicos en Latinoamérica
Aunque la fuente no menciona directamente el impacto en México, la adopción de PhotoScan podría tener efectos significativos en la región. En países donde el acceso a escáneres médicos es limitado, esta tecnología podría ofrecer una alternativa viable. Además, con el crecimiento del mercado de smartphones en Latinoamérica, la integración de PhotoScan en dispositivos como el Pixel 11 (que se vende en Amazon por US$1,649) podría acelerar su adopción. Sin embargo, se desconoce si Google planea adaptar la herramienta a modelos más económicos para el mercado local.
Google mantiene en secreto el lanzamiento de PhotoScan y sus limitaciones multilingües
Aunque Google ha demostrado la viabilidad de PhotoScan en estudios controlados, aún no está disponible para el público. Google no ha confirmado cuándo lanzará la función comercialmente ni si incluirá soporte para múltiples idiomas, incluido el español. Además, se desconoce cómo manejará la precisión en condiciones no controladas, como iluminación variable o movimientos corporales durante la toma de imágenes.
PhotoScan redefine el futuro de la salud wearable con desafíos pendientes
La llegada de PhotoScan marca un punto de inflexión en la tecnología de salud wearable. Si se implementa correctamente, podría reducir la dependencia de sensores BIA y escáneres DXA, ofreciendo una solución más accesible. Sin embargo, los usuarios deben esperar más pruebas antes de confiar en esta tecnología. ¿Está Google preparada para liderar este cambio, o aún falta superar desafíos técnicos y regulatorios?
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