德克萨斯州麦金尼--(商业连线)--ScienceSoft发布了其专有研究，探讨了可穿戴设备在老年群体预防医疗中的潜力。该报告由统计平台、消费者调查和科学研究的数据支持，预测在未来5到10年内，每两个老年成人中就有一个会每天使用可穿戴设备来预测生命威胁的风险。ScienceSoft分析了过去十年美国可穿戴设备的采用趋势，发现老年人群的采用速度较慢。该研究确定了采用障碍，并建议可穿戴设备制造商更好地满足老年人特定需求，并提供易于使用的设备使用教育。
研究报告的重点是机器学习在可穿戴设备中的日益增长的作用。来自PubMed、MDPI、ScienceDirect等领先科学和医学研究来源的同行评审研究表明，监测生命体征（如心率）可以支持早期健康风险检测，可能减少对传统面对面医疗检查的依赖。ScienceSoft探讨了预测算法如何揭示复杂的健康依赖关系，并引用了研究证明机器学习在诊断老年疾病方面的应用。值得注意的是，机器学习算法在检测心房颤动（96.9%）、心血管疾病（96%）、阿茨海默病（80-82%）和糖尿病（77%）方面表现出最高的准确性。
除了可穿戴设备在预防老年人护理中的有效性外，该研究还探讨了这些设备将如何重塑医疗生态系统。特别是，ScienceSoft预计救护车服务提供商的流动率（2022年为36%）将因更健康的任务分配而降低。此外，它还强调了一个新的市场细分领域的出现，驱动因素是美国近30%的人口年龄超过55岁。阅读完整的研究报告以获得更多见解。
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