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斯坦福大学:研究称可穿戴设备收集的数据可以预测疾病

研究指出,智能手表收集到的数据可被用于检测(甚至)预测疾病。对于希望通过可穿戴设备来改善运动之外的健康状况的人们来说,这显然是一个好消息。因为这不仅可以让大家更好地照顾自己,还可以省下多次拜访医生的开销。许多人会坚持佩戴智能手表,所以它能够产生大量的指标数据,足以描绘出远比医生了解得还要详细的全年健康数据。

斯坦福大学的研究人员们,刚刚在《PLOS 生物学》期刊上发表了他们的最新研究成果。在为期一年的时间里,他们分别给两组受试者分配了 Basis B1 或 Basis Peak 智能手表。

智能手表测量的数据包括心率、体表温度、以及睡眠数据,然后通过分析来发现一些不同寻常的测量值,尤其是与普通感冒、甚至莱姆病(由扁虱叮咬而出现麻疹、发烧等症状的一种传染性疾病)等密切相关的心率数据。

除了这 43 名参与者,研究人员还从一位受试者(编号:Participant #1)身上收集了接近 2 年的更加详细的数据(他有时甚至会戴上 7 款可穿戴设备),然后从中筛选出四个不寻常项(特别是极高的心率与皮肤温度数值)。

在某个周期中,1 号参与者被测量到了不寻常的数值,而此时他正染上了莱姆病。在其它时期,他还经受过感冒或发烧,因此收集到的数据中或许可以找到与炎症有关的蛛丝马迹。

有鉴于此,研究人员挑选了另外三位使用 Basis 智能手表的参与者在染病期间的数据,结果发现心率和体表温度确实与疾病有着很直接的关联。

借助这些数据,我们可以通过软件真实地预测某些疾病(测量暗示某人即将生病)。

在一项独立实验中,研究团队对 20 位胰岛素抵抗患者进行了测量,发现了病征与身体质量指数(BMI)和心率之间的关系 —— 后者(心率)显然是通过智能手表获取的。

照此看来,未来我们或许有望通过可穿戴设备预测糖尿病。

自 cnbeta

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