健康追踪技术是否弊大于利?Could Health Tracking Cause More Harm than Good?

环球医讯 / 健康研究来源:www.azosensors.com英国 - 英语2026-01-16 20:58:35 - 阅读时长7分钟 - 3078字
健康追踪技术通过监测身体活动、睡眠和生命体征来改善健康状况,但其日益普及也引发了专家的担忧。本文深入探讨了可穿戴设备在健康监测领域的应用现状、潜在益处及其局限性,包括测量准确性、临床验证、用户依从性、数据隐私和医疗系统整合等方面的挑战。文章还引用了牛津全科医生海伦·索尔兹伯里的观点,警示过度依赖健康追踪可能导致社会性疑病症和身体过度监测,强调在采纳这些技术时需要权衡利弊并建立清晰标准,以实现更好的医疗保健承诺。
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健康追踪技术是否弊大于利?

健康追踪技术可以通过监测身体活动、睡眠和生命体征来改善健康状况。然而,专家们对其日益普及表示担忧。

那么问题来了:健康追踪是否真正赋予人们做出更好决策的能力,还是说它对心理健康和情感健康的损害代价过高?

自从追踪设备大量涌入市场以来,其受欢迎程度持续增长。如今,你可以通过手机追踪从体温到血糖或心率的一切指标。理解益处与不良副作用之间的平衡比以往任何时候都更为重要。

可穿戴技术的发展现状

最简单的定义是,可穿戴设备是集成到服装中或佩戴在身体上的电子设备。流行的可穿戴设备,如健身追踪器和智能手表,使用户能够追踪其活动、心率和睡眠模式。

可穿戴技术现在还包括智能服装、珠宝、贴片、眼镜,甚至临时纹身。这一范围使在传统临床环境之外进行持续健康监测变得更加容易。这种扩展得益于无线微型传感器的进步,使得加速度计、陀螺仪和光学心率监测器等组件在消费级可穿戴设备中变得普遍。

更先进的可穿戴设备测量生命体征,如血氧水平、心电图(ECG)、皮肤温度、水分含量以及与情绪状态相关的皮肤电活动。使用蓝牙等无线协议,这些设备将数据发送到智能手机和云平台。

可穿戴传感器持续生成大量生物识别数据,为数据分析提供了新的机会。这些数据能够检测早期生理变化、进行持续健康监测,并通过机器学习支持及时的临床干预。

为何要追踪健康状况?

可穿戴传感器及其生成的持续健康数据可以通过实时、持续的生理和行为信号监测来改变医学和医疗保健。

与不频繁的临床评估不同,可穿戴设备被动地24/7收集详细数据,捕捉随时间推移的细微健康波动。这些逐渐变化揭示了新兴疾病的早期迹象/表明药物和生活方式改变的效果。

利用机器学习算法分析长期生物识别数据,可穿戴技术支持早期疾病检测和预防,检测偏离个人正常健康模式的异常,这些异常可能预示着心血管疾病、痴呆、感染或精神健康障碍。

在个性化医疗中,可穿戴数据与基因和微生物组信息相结合,能够全面了解个人健康状况。这支持定制化治疗、干预和生活方式建议。同样,在慢性病管理中,可穿戴设备使人们能够在医疗访问之间轻松追踪关键健康指标。这改善了疾病控制,临床医生可以评估糖尿病等疾病的治疗效果。

持续监测通过提供定期的客观健康更新来减少不必要的医院就诊,从而降低医疗成本并提高患者便利性。

此外,可穿戴设备通过赋予个人主动监测其健康状况并观察其日常行为影响的能力,提高了患者参与度。在更大范围内,匿名化的可穿戴数据通过揭示人口统计和地理健康趋势,促进了人群健康分析。传感器衍生的数字生物标志物通过提供客观终点,支持医学研究和临床试验。

值得注意的是,可穿戴设备在检测传染病方面已显示出价值,如在2019冠状病毒病(COVID-19)大流行期间所观察到的,以及在监测心理健康状况和治疗反应方面。

日常追踪尚不完美

在医疗保健领域,可穿戴健康传感器面临若干技术、临床和伦理挑战。

一个关键挑战是测量准确性。大多数消费级可穿戴设备在血压、血糖、呼吸频率、心电图和血氧饱和度等生物识别指标方面仍缺乏医疗级精度。

诸如运动伪影、汗液、皮肤色素沉着、皮肤接触不良和环境条件等因素可能影响信号质量。例如,光学心率传感器在运动期间与心电图标准有较大偏差,而智能手表心电图在心律失常检测方面无法与医疗12导联质量相匹配。

同样,无袖带血压测量和基于手腕的脉搏血氧仪与已批准的医疗设备相比仍然不一致。这些缺点因在不同人群中对黄金标准的有限验证而加剧,降低了医生的信任度。

临床验证和采用是另一个问题。在将可穿戴数据用于诊断/监测之前,需要进行广泛的研究以确定其敏感性、特异性、可重复性和可靠性。

这一漫长的评估过程减缓了临床整合。用户依从性受设备有效性限制,当不适/不便/频繁充电/失去动力成为问题时,许多人会放弃使用。

电池寿命是一个持续的工程限制,因为持续传感、无线传输和高级算法会迅速耗尽小型电池。这意味着可穿戴设备通常需要频繁充电,这阻碍了用户长期佩戴。

数据隐私、安全和伦理是额外的障碍。可穿戴设备收集高度个人化的生物识别数据,如果没有适当的保护,这些数据可能被滥用于营销/保险分析/监控。

安全漏洞和不明确的数据共享政策影响公众信任,特别是对儿童和老年人等弱势群体。此外,整合到医疗保健系统仍然困难。可穿戴数据与电子医疗记录和临床工作流程脱节,限制了其实用性。

潜在的解决方案确实存在,而且正在开发更多解决方案来应对这些挑战。

准确性的提高需要传感器硬件、信号处理、算法、校准方法和皮肤界面设计的进步,以及对临床参考的严格分析验证。

通过结合低功耗电子设备、高效的设备上机器学习、优化的无线传输、选择性传感策略和新兴的能量收集技术,可以克服电池限制。

通过更好的外形设计、舒适性和可用性,也可以提高用户依从性。强大的加密、透明的同意和数据使用政策、可定制的访问控制以及利益相关者知情的伦理指南可以解决进一步的隐私和伦理问题。

同样,无缝的医疗保健整合将需要自动数据验证、临床决策支持系统、报销激励措施以及可穿戴技术与医疗工作流程之间的更紧密对齐。

真实世界反馈

尽管可穿戴设备越来越受欢迎并具有潜在益处,但许多医疗保健专业人员仍对其生成的健康数据持谨慎态度。

可穿戴设备有时可以检测到早期生理变化,如轻微的体温升高/睡眠中断,这些变化可能在用户注意到症状之前就预示着疾病。一些公司鼓励用户与临床医生共享此类数据,某些医学专家认为它可以支持更全面的整体健康评估。

然而,其他人认为可穿戴数据通常不一致/具有误导性,并可能导致疑病症、焦虑和不必要的医疗就诊。临时异常读数可能是由正常的身体变化/运动/设备错误引起的,可能不需要临床随访。临床医生更喜欢使用不受电池寿命/运动干扰限制的受管制医疗设备来确认可穿戴设备检测到的结果。

在接受BBC的佐伊·克莱因曼采访时,牛津全科医生海伦·索尔兹伯里博士解释了她的担忧。

我认为,在它有用的情况下,可能更多情况下它并不是特别有用,我担心我们正在建立一个疑病症和过度监测我们身体的社会。我担心我们会鼓励人们时刻监测一切,并且每次机器认为他们生病时就去看医生,而不是在他们自己认为生病时才去看医生。

——海伦·索尔兹伯里博士,牛津全科医生

此外,缺乏标准化的传感器、算法和数据格式降低了临床信任度。

要让可穿戴设备获得信任需要做些什么?

可穿戴健康技术为持续监测、早期检测和个性化护理提供了引人注目的机会。但准确性、验证、用户依从性、隐私保护和临床整合方面的局限性突显了谨慎采用的必要性。

如果没有明确标准和谨慎实施,它们对更好医疗保健的承诺可能只会部分实现。

参考文献和进一步阅读

  1. Robbins, O. (2021) 健康追踪器:益处、缺点及考虑的顶级类型 [在线] 访问于2026年1月14日
  2. George, A. H., Shahul, A., George, A. S. (2023). 可穿戴传感器:追踪健康与福祉的新方法. 《合作伙伴环球国际创新杂志》,1(4),15-34. DOI: 10.5281/zenodo.8260879
  3. Roos, L. G., & Slavich, G. M. (2023). 健康研究的可穿戴技术:机遇、局限性以及实践和概念考虑. 《大脑、行为与免疫》,113,444-452. DOI: 10.1016/j.bbi.2023.08.008
  4. Kleinman, Z. (2024) 为什么医生对可穿戴设备持谨慎态度?[在线] 访问于2026年1月14日

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