消费者数字技术的迅速扩展显著增加了各社会经济群体和年龄段的人们对智能手机和连接设备的访问。随着智能手机的普及，人们能够连接和接收来自各种设备的数据，包括智能手表、戒指、体重秤和血压计。最初由大型科技公司针对健康和健身市场开发的这些设备已经发展到全面监控我们的健康，真正将健康监测置于我们掌中。
可穿戴技术的演变：从健身追踪器到疾病检测和监测
技术开发者最初关注的是促进健康生活，特别是针对那些对健康和健身感兴趣的人群。然而，监测心血管健康和疾病（以及其他疾病）的潜力很快变得明显。消费者可穿戴设备现在可以提供连续、实时的各种生理参数数据，使用户能够跟踪其心血管健康并检测潜在的健康问题。许多这些可穿戴设备测量的功能使用光体积描记法（PPG，即设备背面的绿色/红色灯光），记录心率（HR）和心律，并估计血氧饱和度和温度。
设备内的加速度计提供了有关运动的额外背景信息，帮助估计努力程度、速度和燃烧的卡路里。定期的体育活动是心血管健康的关键组成部分，可以降低心脏病、肥胖和糖尿病的风险。这些设备无疑可以赋予用户追踪其活动和健康的能力。心率提供了心血管系统对体力活动、压力和休息反应的洞察。较低的静息心率通常表明更好的心血管健康，而较高的静息心率可能预示高血压或心律不齐等问题。心率变异性（HRV），即心跳之间时间的变化，是另一个重要的指标。高HRV通常与良好的心血管健康和功能良好的自主神经系统相关，而低HRV可能表明压力、疲劳或潜在的心血管疾病。可穿戴设备持续跟踪这些指标，为用户提供关于心血管健康随时间变化的洞见。
配备心电图（ECG）功能的可穿戴设备可以检测心律不齐，如房颤（AFib），这是一种常见但严重的状况，会增加中风和其他并发症的风险。通过早期识别异常，可穿戴设备可以实现及时的医疗干预，从而防止严重后果。睡眠追踪，包括睡眠障碍如睡眠呼吸暂停，最近引起了关注。高质量的睡眠对健康至关重要。可穿戴设备可以监测睡眠模式，包括睡眠时间和睡眠阶段（浅睡、深睡和REM）。低质量或不足的睡眠会对心血管健康产生负面影响，导致高血压和心脏病等状况。通过追踪睡眠，可穿戴设备帮助用户做出明智的决定，改善他们的睡眠习惯和整体健康。一些可穿戴设备还包括评估心率和心率变异性以估算压力水平和心理健康指标的功能。
随着这些发展的推进，许多人现在至少可以提到一个家庭或朋友圈内因可穿戴设备发出的警报而寻求医疗关注并受益的人。
与医疗保健提供者共享数据
大多数人都意识到锻炼与健康之间的内在联系。虽然久坐不动的生活方式与心血管疾病风险增加有关，但活动减少也可能是心血管健康问题或其他健康原因的症状，如肌肉骨骼问题、心理健康问题、慢性疾病或个人情况的变化。早期发现心血管疾病对于最佳管理至关重要，但需要谨慎以避免因假阳性结果而过度负担医疗系统。最近的呼吁是将个人数据纳入健康记录（这在某些情况下已经发生）。这有可能通过向医生提供患者健康状况的详细信息来改善护理，从而做出更明智的诊断和治疗计划。然而，确保这些数据在标准化（最佳实践）处理的背景下进行解读非常重要，以确保数据平等（设备无关）。
可穿戴设备和人工智能
高效利用大规模时间序列数据集的关键是开发人工智能（AI）和机器学习（ML）。AI方法应用于临床数据正在革新疾病诊断，其中许多可以应用于可穿戴设备的数据。例如，经过大量临床数据训练的AI-ECG模型可以识别疾病风险并提供预后见解，以监测心血管和呼吸系统疾病的发展或治疗反应。利用AI分析可穿戴设备数据可以提供定制建议，以改善心血管健康并在潜在健康问题完全显现之前进行管理。这些洞见赋予用户采取积极措施改善健康的权力，如调整锻炼计划、改善饮食或寻求医疗建议。这些AI模型必须透明且技术无关。
可穿戴技术有潜力通过提供连续、实时的各种生理参数数据来改变心血管健康监测。这些数据使用户能够掌控自己的健康并做出明智的决定，以改善健康状况并降低心血管疾病的风险。然而，用户参与和赋权仍需努力。有很大的潜力通过提供个性化的AI提示（例如，由大型语言模型驱动）来修改活动和行为。重要的是要认识到活动只是影响健康的一个因素。了解饮食和其他环境暴露如何与活动和我们的生物学相互作用以修改疾病是至关重要的。
随着技术的进步，可穿戴设备将提供更精确的健康指标，如血压和血糖。然而，尽管可穿戴设备在某些指标（如心率和步数）方面提供了有价值的信息，但在其他指标（如卡路里消耗和睡眠追踪）方面可靠性较低。因此，鼓励使用这些设备进行一般健康监测。对于关键的健康指标，咨询医疗专业人士并使用医疗级设备始终是推荐的做法。
还有很多工作要做，需要大规模标准化数据集来了解这些数据如何完全整合到我们的健康记录中。但它们无疑将成为我们医疗数字孪生的重要组成部分。
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