Resposta curta
Com informações derivadas do HRV, ligar uma seção a outra do mesmo registro entre 202 candidatos acertou 30,7% em primeiro lugar e 55,4% entre os cinco primeiros. Uma escolha aleatória daria cerca de 0,5% e 2,5%. Esta análise não revisada usou o mesmo dia, aparelho e postura em um conjunto fechado de candidatos. Ela não estabelece verificação de identidade entre dias ou aparelhos, nem autenticação capaz de rejeitar uma pessoa desconhecida.
Pontos principais
- Em 202 pessoas de um conjunto público, informações derivadas do HRV ligaram duas seções do registro da mesma pessoa
- Primeiro lugar 30,7% (acaso 0,5%); cinco primeiros 55,4% (acaso 2,5%)
- Teste de permutação contra uma hipótese nula fixa de rótulos aleatórios: p≤0,00005
- Mas é dentro de uma única sessão; não se mostrou estabilidade entre dias, aparelhos ou vigília e sono
- Não é uma avaliação do Apple Watch, nem uma medida de desempenho de autenticação
Por que testamos
O HRV resume de várias formas a variação dos intervalos entre batimentos. Ele é influenciado por postura, respiração, idade e condições de medição, mas também pode carregar padrões repetidos da pessoa ou características compartilhadas por uma gravação.
Para um app de saúde, o grau em que dois registros podem ser ligados importa ao avaliar os riscos de armazenamento, exportação e compartilhamento.
Como foi medido
Usar dados públicos
Do conjunto Autonomic Aging do PhysioNet, usamos as 211 pessoas já fixadas como partição reservada para teste. Destas, 202 atenderam às condições.
Usar seções separadas de cada registro
Seções separadas e não sobrepostas do mesmo registro foram usadas como referência e consulta. As regras exatas de segmentação não são publicadas.
Comparar informações derivadas do HRV
Um método de pesquisa comparou informações derivadas do HRV. O desenho das características, o pré-processamento e o cálculo de similaridade não são publicados.
Comparar com o acaso
Escolher ao acaso entre 202 dá 0,5% em primeiro lugar. É essa a linha de base contra a qual a precisão obtida é medida.
Resultados
- Primeiro lugar: 62/202 = 30,7% (IC 95% 24,7–37,4%; acaso 0,495%)
- Cinco primeiros: 112/202 = 55,4% (IC 95% 48,6–62,1%; acaso 2,48%)
- Teste de permutação (20.000 réplicas): p < 0,0001
- Invertendo a direção da comparação em uma análise de sensibilidade: primeiro 34,2%, cinco primeiros 55,9%
O que este resultado não significa
Lido só como números, isto parece «o HRV pode verificar identidade». Não pode. O teste tem limites que vale dizer com clareza.
- Cadastro e consulta vêm da mesma sessão de gravação — mesmo dia, mesmo aparelho, mesma postura
- O conjunto de candidatos é fechado em 202; a capacidade de rejeitar um desconhecido não foi medida
- Estabilidade entre dias, aparelhos, ou vigília e sono não foi demonstrada de forma alguma
- Artefatos de sessão, sensor ou processamento próprios de uma gravação podem contribuir para a ligação
- Não é uma avaliação do Apple Watch. O sinal usado foi ECG clínico
Como isso aparece no Feelmo
Por causa deste resultado, o Feelmo mantém por padrão no aparelho os dados e as pontuações derivados do HRV, sem envio automático aos servidores do provedor. Só quando você inicia uma exportação ou um compartilhamento é que o conteúdo escolhido vai para onde você mandar.
Esta análise não decide a classificação jurídica dos dados. Ela mostra apenas que seções separadas de um registro da mesma sessão podem continuar ligáveis, por isso adotamos um desenho prudente.
Dados e transparência
Os resultados agregados, os intervalos de incerteza, os achados de sensibilidade e os limites listados acima são publicados em JSON.
As informações individuais, o desenho específico das características, o pré-processamento e o cálculo de ligação não são publicados. Por isso, pesquisadores independentes ainda não conseguem reproduzir a análise exata, uma limitação importante.