谷歌研究利用穿戴设备和人工智能预测个性化健康习惯

据Google Research发布的信息：

背景介绍

心脏病、肾脏疾病以及2型糖尿病等代谢紊乱形成了一个紧密相连的网络，被称为心血管-肾脏-代谢综合征。这些健康隐患往往在症状出现前的数年就已悄然萌芽。虽然智能手表能轻松记录过去的活动，但要把这些数据变成有指导意义的实际行动却非常困难。

框架细节

谷歌的新框架推出了一种可干预的健康年龄模型，它不再单纯去猜测用户的出生年份，而是基于已有的流行病学研究，将静息心率、步数和睡眠等日常行为与疾病风险挂钩。它还配合了一个名为传感器世界模型的情境预测模型，该模型通过海量匿名数据预训练，能够预测在不同的日常起居下，二十多项生理指标在未来十二周内会发生怎样的变化。

实际影响

该多模态方法在多个研究队列中进行了评估，并通过了医学专家的盲测，将持续的穿戴设备数据与常规血液生物标志物结合起来，用以描绘多器官衰老情况。尽管目前它仍属于实验性研究原型，但它为未来的前瞻性试验奠定了基础，有望帮助人们培养持久的健康习惯。