監測數據可預測疾??？可穿戴設備或將不再“雞肋”

斯坦福的研究表明，基于相關數據的監測，可穿戴設備可以預測疾病。

近日，斯坦福大學發表一篇文章，稱可穿戴式生物傳感器不僅可以監測心率、體表溫度、運動量和其他生理參數，還能檢測出與肝炎、炎癥甚至胰島素有關的重要生理指標的異常。

在遺傳學家Michael Snyder的帶領下，研究人員分析了來自60個測量對象的20億監測數據。他們讓每個研究對象攜帶1~7個運動追蹤器和其他監測器，基于所收集的體重、心率、體表溫度、睡眠以及在γ射線和X射線中的暴露情況等數據，研究人員為每個研究對象都建立了個性化的“正常范圍”。

在研究進程的某個周期中，一位研究對象的測量數據顯示異常，而此時他正染上了萊姆病。在其它時期，他還經受過感冒或發燒，因而根據收集到的數據，人們或許可以找到與炎癥相關的因素。為了驗證此猜測，研究人員另外挑選了三位研究對象在染病期間的數據，研究結果發現，心率和體表溫度與疾病有著很直接的關聯。

此外，在另一項跟糖尿病相關的獨立研究中，研究人員對20位胰島素抵抗患者進行了測量。在測量結果中，研究人員發現了病征與身體質量指數（BMI）和心率之間的關系，基于傳感器對心率的數據收集，人們可以分出胰島素敏感和胰島素抵抗患者。

除了提到可穿戴設備對于疾病預測的極大裨益之外，斯坦福發表的文章中也表明，由于每個人的身體數值門檻不同，可穿戴智能設備可能會發出錯誤的警報，或是對疾病過度診斷。

當下，在人們的印象里，可穿戴設備的功能大多停留在數據的檢測，并不能給予人們更多的指導，從而成為了“雞肋”的存在。若通過數據就能預防疾病，那么此時可穿戴設備的困局或將被打破。不過，在此之前，數據監測的“準確性”應當得到保證，當然了，如何讓可穿戴設備與醫療系統相對接也是一個問題。

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