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AI生成 免责声明
可穿戴设备已成为实现定制化智能生物医疗的重要途径,以及以病人为中心的新型医疗健康模式的基础——利用可穿戴设备进行持续性的人体生理信号监测,能够实时告知人体生理健康状况,提供更为全面的生理健康信息。
当前,已经有很多商用可穿戴设备问世,比如Apple Watch。其中,可穿戴设备通过使用嵌入芯片中的传感器帮助监控我们的运动、呼吸和心率,并利用多种技术来实现这种监测,光学体积描记术(PPG)就是应用最多的技术之一。
光学体积描记术的最基本工作方式是使用光学传感器,随着每次血液脉动改变血管的容积,测量光反射(或吸收)的相对差。最早的消费型心率监测仪使用的就是这种基本方法,但现在的健身产品通常采用一种更加先进的PPG,用于测量周边血氧饱和度水平。这样可让用户更深入了解他们对运动的生理反应。
然而,虽然光学体积描记术能够记录人体的某些生理信息,并提供一定的健康辅助与预警建议,但人们似乎很少想到,光学体积描记术对于不同人的应用存在特定的差别。据The Verge报道,根据一项新的研究建模,用于跟踪Apple Watch Series 5和Fitbit Versa 2等可穿戴设备中的心率的光传感器对深色皮肤或肥胖者的效果也并不相同。
具体来看,该研究考察了三种可穿戴设备上的光学体积描记术信号,分别是Apple Watch Series 5、Fitbit Versa 2和Polar M600。研究小组使用了一个模拟光如何在组织中移动的模型,以显示这些设备上的传感器在不同的皮肤属性下会有什么表现。
研究人员的模型发现,光学体积描记术信号并没有随着肤色的变化而发生太大的变化:它在各种设备上的变化不到10%。但是,建立肥胖模型,无论是单独还是与肤色一起,都会造成信号高达60%的变化。
研究人员认为,信号损失似乎是由于肥胖症患者皮肤厚度的变化。PPG信号的峰值也有变化,它被用来计算心率,但其信号强度不应该根据心率值而变化。信号的形状也有变化——不同的人群正在用它作为跟踪血压的一种方式。
研究人员表示,随着他们提高BMI水平和增加肤色,信号减弱了,然后其他功能也开始消失了。其中,传感器数量较少的Fitbit比Apple Watch的信号损失更为严重。这样的分析似乎揭示了那些希望使用可穿戴设备来跟踪服务不足群体的心血管健康的项目所存在的问题。
换言之,研究人员必须谨慎使用光学体积描记术,尤其是对于旨在使用设备帮助监测心血管问题高风险人群的项目——其中就包括肥胖症患者。
(作者为知名科技作家)

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