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现在只能测步数脉搏 智能表啥时候能测血压血糖呢

2017-11-8 06:49| 作者: sophia | 评论: |来源: 网易科技报道

(原标题:What smartwatches and other wearables can't track today— but might in the future)

Simply Vera Vera Wang

11月7日消息,据CNBC报道,现在的智能手表和运动手环能够追踪的人体信息还相对有限,但未来,它们可能能够了解到更多关于你的东西。

目前,Apple Watch、Fitbit和其它的流行可穿戴追踪设备能够监测步数、心率甚至睡眠状况。

那5年后它们又将能够做些什么呢?

时下的科技公司在争相开发新型生物传感器来跟踪更多的人体体征。那些项目旨在利用新一波的技术来开启更多的可能性,监测诸如心律失常的疾病,充分利用便于日常穿戴的消费者友好型设备。

以下是CNBC采访的三位生物医学专家对为未来可穿戴设备技术的展望。

无需刺破皮肤即可跟踪血压

Alphabet 旗下子公司Verily 的可穿戴项目产品经理图沙尔·帕利卡(Tushar Parlikar

哪些人需要这种技术呢?如果这种传感器存在,那它会是一种对高血压患者非常友好且具有持续性的监控方式,同时也是很好的监控整体健康状况的方式,毕竟该类人群存在较高的心脏病、糖尿病和中风风险。这类技术的希望在于,早早发现和预防会带来生命危险的潜在问题。

谁在研究该类技术呢?据帕利卡称,涉足其中的包括众多学术机构和行业组织,如哈里·阿萨德(Harry Asada)在麻省理工学院的机器人团队和密西根州立大学的心血管研究者Ramakrishna Mukkamala。各类获得风险投资的创业公司也在探究该领域,成绩好坏参半

为什么该类技术会如此具有挑战性呢?帕利卡表示,在利用光学传感器来无创估量血压方面,研究者有过几种尝试,采取了很多不同的方法。但大多数都没能取得准确的测量结果,又或者无法稳定地带来准确的测量结果。

这种可穿戴设备适合戴在身体的哪个部位呢?帕利卡称,手腕、耳孔、脸和胸口都可以。对于智能手表厂商来说,那是一个很有吸引力的商机。

什么时候能够进入市场呢?帕利卡对于他所说的“脉搏传导时间”方法并不是很乐观。该方法已经被尝试了数十年时间。反观所有其它的方法,包括测量脉搏波的速率,他认为几年以后可能就能投入使用。

无需扎针即可跟踪血糖

雅培(Abbott )糖尿病护理业务生物传感器技术研究员兼主管克里斯·托马斯博士(Chris Thomas

哪些人需要这种技术呢?光美国就有大约2900万人患有糖尿病,他们可从这种能够帮助跟踪血糖水平的技术获益。如今,像雅培FreeStyle Libre这样的先进设备仍然依靠微型针来刺破患者的皮肤——它属于微创性的,并非毫无侵害。

另外,也有越来越多的人通过测量血糖水平来了解自己的身体对于特定的食物和运动锻炼的反应,利用这种信息来提升生活质量和延长寿命。

谁在研究这种技术呢?也许,我们更应该问“谁没有在研究这种技术?”据托马斯说,这些年许多的公司和研究人员在不断地进行相关的尝试,但没能够取得成功。最新一家涉足其中的公司是苹果,据悉该公司在帕洛阿尔托有个专门的团队研究该项技术。

为什么该类技术会如此具有挑战性呢?托马斯解释道,对于用于观察皮肤的工具而言,其它的生物分子看起来就像是葡萄糖。此外,虽然部分方法在实验室中相当奏效,但当应用到现实世界中的时候,它们并不能带来准确的结果。

什么时候能够进入市场呢?“过去15年,无创的血糖设备被认为5年后就能够做出来。”托马斯说道,“目前而言,可能还要再过3到5年。”他指出,也有可能要更晚才能进入市场,因为要看监管部门的要求。

用数字工具跟踪心理健康

数据科学家、乔治亚理工大学和埃默里大学博士生埃里克·雷纳斯腾(Erik Reinersten

哪些人需要这种技术呢?寻求理解临床试验的心理健康结果的制药公司;心理疾病患者和想要获取早期警告信号的设备提供商;想要更好地了解病患健康状况的医院。

为什么该类技术会如此具有挑战性呢?雷纳斯腾解释道,提取信息,然后将其转变成个人健康方面的结论,从来都不容易。智能手表等可穿戴设备所提供的信号往往都很微弱。

谁在研究这类技术呢?很多的科技行业人士在思考“数字表型”。他们希望,人们每天使用的个人技术能够带来心理健康状态方面的一些洞察。有的研究者,如Alphabet前心理健康专家托马斯·因瑟尔(Thomas Insel),正在探究如何将键盘使用模式与抑郁症、躁狂症等心理疾病关联起来。

该类设备适用于哪个身体部位?几乎任何的人体部分都可以:将智能手表戴在手腕上,将智能手机放到口袋里,将内置传感器的贴片贴在任何一块皮肤上。又或者,这类技术可能也会出现在汽车、WiFi路由器和其它的家居工具上。

什么时候能够进入市场呢?在雷纳斯腾看来,还要2年到5年时间,具体要看信号处理技术和机器学习技术的发展情况。但该类设备也有可能还要十年才能进入市场,因为企业将需要就这类工具想出商业模式。(乐邦)

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