智能手表可以收集大量关于人体生理的数据。现在，这些技术正以前所未有的方式被利用。
作为瑞士洛桑大学医院（CHUV）的首席麻醉师，帕特里克·肖特克尔（Patrick Schoettker）非常清楚长时间全身麻醉手术后可能出现的并发症。手术部位快速失血可能导致患者休克，引发体内血流突然而危险的下降。但患者在接受长时间深度镇静后也可能出现严重的肺部问题，这一并发症占术后六天内所有死亡病例的四分之一。
这些悲剧有时是由于患者生理上的潜在脆弱性未被发现所致。但如果医院能够在重大手术前有一个快速、低成本的筛查方法会怎样？肖特克尔和他的同事们正在进行一项试验，即在患者术前咨询前几周为其佩戴一款名为Masimo W1的智能手表。收集到的数据随后用于评估他们的健康状况。
W1提供连续的心率、呼吸率、血氧、脉搏率甚至水合水平的读数，所有这些都达到了医疗级精度。肖特克尔将这些信息层比作“数字孪生”，并认为它可以帮助挽救生命。“我们计划使用这些术前收集的数据来预测可能的术前或术后并发症，并采取预防措施。”肖特克尔说。这只是智能手表市场蓬勃发展的一个例子——一些分析师预测，到2027年全球将售出超过4亿台设备——开启了预防健康的新时代。Masimo、Apple、Samsung、Withings、FitBit和Polar等公司均已开发出能够记录大量数据的手表，使睡眠质量、血压、心律变异性和血氧饱和度等指标能够实时跟踪。
伦敦梅奥诊所医疗中心（Mayo Clinic Healthcare）的心脏病学顾问戈西亚·瓦米尔（Gosia Wamil）表示，这些信息已经帮助医生发现潜在的健康问题，从而能够更早采取行动。“越来越多的患者愿意使用他们的智能手表来获取一些数据，然后将打印结果带给我们，”瓦米尔说。“然后我们可以进一步调查并确认这些异常。”
迄今为止，最大的应用之一与心脏健康有关。今年4月的一项研究发现，智能手表采集的心电图（ECG）测量值——即心脏电活动的读数——可以可靠地识别出50至70岁健康人群中额外的心跳。这可能是更严重状况——房颤——的预警信号，房颤是指心脏突然开始不规则或失控地加速跳动。其他研究表明，AI算法可以使用Apple Watch的心电图读数以88%的准确率识别出射血分数低的人——每次心跳时心脏泵出的血液量，这是心力衰竭的关键预警信号。瓦米尔表示，这种机器学习平台和智能手表数据的结合可能会对各种心脏疾病患者产生革命性的影响。
“在心脏病诊所，我们经常遇到抱怨心悸的患者，过去我们会有那种可以贴在他们胸部的胶带，记录24小时的心电图，”瓦米尔说。“很多时候，患者在这24小时内可能不会有症状。但有了智能手表，每当患者感到症状时，他们可以按下手表上的按钮，获取心电图并展示给我们看。”瓦米尔表示，这已经导致了预防性治疗，使心脏病专家能够为有心律不齐迹象的患者开具抗凝血药片，以帮助预防中风。她还对这些数据能否预防许多2型糖尿病患者的某些心血管并发症感兴趣。
“糖尿病患者寿命较短的原因是他们更容易发展出心脏问题，”瓦米尔说。“我们希望未来这些数据可以用于检测早期迹象，提醒患者和医生他们未来发生心脏病和中风的风险。”
预测神经问题
但智能手表的应用远不止心脏。2023年7月，卡迪夫大学的研究人员发表了一项研究，该研究使用了10多万人的数据，这些人佩戴智能手表一周。结果显示，可以通过检测手表运动传感器测量的步态细微异常，提前七年识别出患有帕金森病的个体。该研究的主要负责人辛西娅·桑多尔（Cynthia Sandor）认为，通过结合运动数据和其他智能手表测量值，如睡眠质量（已知帕金森病患者会出现睡眠障碍），可以更早地识别这些迹象。“在帕金森病中，诊断之前有一个漫长的阶段，期间会出现细微的运动变化，”桑多尔说。“我们发现最具有预测性的特征是在轻度体力活动中动作变慢，这种变化太微妙以至于个人自己无法察觉。”
桑多尔认为，这些信息很快可以用于招募临床试验的参与者。一种理论认为，有效治疗帕金森病之所以难以实现，是因为患者在被诊断时大脑已经受到严重损伤，而在早期阶段减缓甚至逆转疾病可能更容易。“我们希望基于智能手表数据的早期筛查工具能够及早识别出患者，有可能使神经保护性治疗试验取得成功，”她说。人们还希望智能手表有一天能帮助患有慢性疾病（如癫痫）的人，通过提供即将发作的早期预警信号。癫痫患者因发作导致跌倒和严重事故的风险较高。“发作时间的不确定性是癫痫患者生活中最困难的方面之一，”昆士兰脑研究所的艾琳·麦戈尼格尔（Aileen McGonigal）说。“发作预测仍处于早期阶段。”
麦戈尼格尔对一种专为研究设计的Empatica智能手表原型是否能辅助发作预测感兴趣。在一个正在进行的研究项目中，她将AI算法应用于多种数据流，包括心率变异性、皮肤温度、身体运动模式以及因出汗而导致的皮肤电导率变化，后者反映了自主神经系统的改变。这些参数都可以由手表测量。“我们的目标是分析发作前几小时的模式，”麦戈尼格尔说。“理想情况下，癫痫研究人员和临床医生希望患者能够预测何时更可能发生发作，这可能允许调整治疗方案，包括可变剂量的药物和适应日常活动，以减少发作相关的跌倒和伤害的风险。”
尽管强大的AI算法和越来越准确的可穿戴设备测量值的结合令人兴奋，但一些医生也对假阳性的可能性持谨慎态度。有人担心过度使用智能手表会导致患者焦虑增加，同时也会给已经紧张的医疗系统带来压力。“技术正在以多种方式帮助医学，”圣乔治医院NHS基金会信托的胸外科顾问杰里米·斯梅尔特（Jeremy Smelt）说。“其中之一是早期发现问题，但它也可以挽救生命。像所有技术一样，智能手表需要经过测试。假阳性会导致焦虑，最终可能导致人们在不需要时去看全科医生。但它们对于有健康状况的人来说也非常有趣，通过早期发现可能节省医疗服务的资金。”
随着智能手表变得越来越先进，制造商不断找到更多量化人体数据的方法，潜在的预防健康应用只会不断增加。Masimo首席执行官乔·基亚尼（Joe Kiani）已经将公司的智能手表的下一个前沿目标定为预测哮喘发作。“我们有一种测量呼吸努力的方法，”基亚尼说。“当您呼吸困难时，我们会知道，因为呼吸频率增加，脉搏率增加……所有这些都是为了弥补您缺乏的氧气。”“令人惊讶的是，在过去的50到60年里，我们唯一在家拥有的东西就是一个体温计，帮助您决定生病时该怎么办。现在我们将拥有丰富的信息，这些信息可以帮助人们避免前往急诊室，同时仍然获得正确的治疗。”
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