近年来，随着可穿戴设备的大规模普及，医学科学界开始认真关注这些设备的应用，并取得了一些显著成果，证明了其在医疗领域的有效性和潜力。最新的科研成果来自巴塞罗那大学的研究团队，他们在《细胞》杂志上发表了一篇论文，描述了如何利用智能手表提供的生物标志物来准确检测心理障碍。
研究团队通过智能手表提供的连续监测数据，成功识别了16个重要的基因位点和37个与精神疾病相关的基因。该研究的主要作者之一Diego Garrido Martín表示：“我们的方法首次实现了同时分析遗传学与智能手表提供的各种测量数据之间的关系。”
研究团队训练了一个AI模型，该模型考虑了通过智能手表传感器收集的生理信息。研究期间，他们从五千多名9至14岁的参与者那里收集了数据，使用的设备为Fitbit智能手表。专家们使用了心率、卡路里消耗、步数、运动强度、睡眠水平等可穿戴设备测量的数据。当这些数据被输入AI模型后，研究人员能够创建一个数字表型，即一组以数字格式收集的可观察特征。
这些数字表型提供了一种替代方法，可以预测或诊断通常需要亲自咨询认证专家的精神疾病。更重要的是，基于可穿戴设备的方法还深入探讨了这些疾病背后的遗传因素。另一位共同作者Jason Liu解释说：“这种方法的一个优势在于我们可以几乎将其作为诊断工具或生物标志物，并弥合疾病与遗传学之间的差距。”
研究的核心挑战在于建立一个可靠的系统，能够处理智能手表提供的所有数据，并得出准确的结论。研究团队认为，传感器数据提供了足够的细节，可以揭示物理和行为模式，并可靠地将它们与精神疾病联系起来。例如，睡眠分析对于诊断焦虑症尤为重要，而心率则对于预测如注意力缺陷多动障碍（ADHD）等行为发育问题更为有价值。
这项最新研究表明，首次通过智能手表实时监测收集的数字表型数据与精神疾病及个人的遗传特征建立了联系。特别是，这一发现标志着我们如何诊断和治疗心理疾病的根本转变，超越了传统的行为分析，进入了生物标志物和生理数据发挥关键作用的新领域。
研究团队认为，智能手表将成为这一变革的核心。值得注意的是，研究中使用的Fitbit智能手表提供的生物标志物也可以从大多数大众市场的可穿戴设备中收集，包括智能手表、手环甚至智能戒指形式。
研究团队总结道，通过智能手表捕捉到的经过处理的生物标志物数据可以更准确地对患者进行分类，从而提高整体治疗质量。
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