可穿戴设备如何推动病患监测的未来发展

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可穿戴设备如何推动病患监测的未来发展

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随着可穿戴设备逐渐从计步器和健身追踪器演变为功能强大的健康监测器，我们现在正见证这一演进的下一阶段发展···

近年来可穿戴设备经历了爆炸式增长，如今每四个人中就有一个人佩戴智能连接设备。十五年前，这一比例仅为百分之一[1]。这种拥有量的增长在一定程度上得益于便利性和集成性。无需将手机从口袋或包中取出，即可查看来电、短信、邮件和应用通知，控制媒体，进行非接触式支付，以及接收旅行和导航提示，这种无缝连接和增强的用户体验，正是我们在2025年所料想的科技。

总体而言，健康监测与管理、健身及生活方式提升，仍然是可穿戴科技的主要驱动力。使用数据追踪工具监测、分析并改善个人健康、健身及生产力的“量化自我”运动，推动了这一市场的发展，2024年这个市场估值已达840亿美元，预计到2030年将达到1860亿美元[2]。

从消费者到临床医生

随着可穿戴设备逐渐从计步器和健身追踪器演变为功能强大的健康监测器，我们现在正见证这一演进的下一阶段发展，即能够为临床医生和消费者提供有用健康数据的设备。事实上，根据市场研究公司GWI调研，每五个人中就有一个人认为可穿戴设备在帮助医生管理患者健康方面具有重要价值[3]。

可穿戴设备产生的海量数据，为医生做出更明智的临床决策提供了巨大潜力，涵盖风险评估、诊断和治疗。与仅在偶尔门诊访问中获取的快照资料不同，可穿戴设备提供了持续的实际监测，并且能够在症状恶化前检测到细微的生理变化。它们还支持远程监测和虚拟护理，这对于老年患者、术后监测以及慢性病管理至关重要。

尽管把可穿戴设备数据整合到临床实践中显然具有潜在好处，但这一过程也面临挑战。医疗专业人员担忧消费级可穿戴设备数据的准确性和可靠性，同时顾虑数据隐私以及信息过载的潜在风险，这可能给医疗系统带来压力。

这些问题需要时间来解决。开发人员正在努力，随着准确性、集成性和临床协议的改进，可穿戴设备数据在医疗保健中的应用有望成为主流，而非边缘化。

打破技术壁垒

如今，凭借适用于空间和资源受限设备的先进技术，在腕部和指尖佩戴的可穿戴设备可以获取准确可靠的数据，其中包括一系列重要的健康指标，如佩戴者的最大摄氧量（VO2 max）、血氧饱和度（SpO2）、体温、心率、心率变异性（HRV），以及睡眠数据。

人工智能（AI）和机器学习（ML）模型能够过滤由传感器漂移和皮肤干扰等因素引起的“噪声”数据，识别典型模式（例如静息心率和脉搏波形），然后标记真正重要的异常情况，并忽略无关的异常值。

传感器融合技术则使设备能够整合来自多个传感器的不同数据流，消除噪声数据，并确定哪些传感器的哪些数据点对应于同一健康问题，哪些则不对应。

技术背后的技术

为了在边缘设备上实现机器学习（ML）和传感器融合，同时处理繁重的计算任务并确保可靠且安全的无线连接，对驱动当今先进健康可穿戴设备的无线系统级芯片（SoC）提出了严苛的要求。

由于可穿戴设备设计需实现全天候舒适且无感佩戴，尺寸和重量亦是关键考虑因素。这意味着作为其核心的SoC必须将大量硬件（如微控制器、射频模块、内存、安全功能等）集成到极小封装中。以智能戒指为例，其尺寸可能仅为8 mm×3 mm。这种空间限制也直接影响了可穿戴设备所能使用的电池的尺寸、重量和容量。因此，功耗始终是关键的设计考虑因素，所使用的SoC必须优化以实现超低功耗。

功能强大的Nordic无线系统级芯片（SoC）

芯片制造商为应对当今可穿戴设备严格的尺寸限制，推出了越来越强大且封装尺寸越来越小的SoC产品。例如，Nordic Semiconductor 的 nRF54L 系列提供了超紧凑2.4 mm×2.2 mm WLCSP型款，其尺寸相比前代产品减小了50%，同时处理能力翻倍、处理效率提升三倍，并且功耗降低了。

在该系列中，具有最大的内存容量，包括 1.5 MB 非易失性内存（NVM）和 256 KB RAM，非常适合要求严苛的临床级可穿戴应用。除了扩展内存外，nRF54L系列还集成了低功耗 RISC-V 协处理器，支持高级应用需求而无需额外外部组件，从而降低物料清单（BOM）成本，并再次实现紧凑型设计。

随着消费者对保护敏感个人数据的警惕性日益增强，nRF54L系列通过设计优先考虑安全性，集成了Arm TrustZone 隔离、防篡改传感器和强化加密加速器等功能，以满足从基础到高级的安全需求。

临床应用的下一步

推动临床应用更广泛普及的下一步举措，既取决于监管机构，也取决于开发者。当前的先进系统级芯片（SoC）已具备处理相关工作负载的能力，而且已有数百甚至数千台设备投入使用，但其中获得监管机构临床应用批准的设备数量仍较少。审批流程耗时且成本高昂，而与直接向消费者推广产品作为“健康工具”相比，获得审批的激励措施相对有限。

话虽如此，只要采取多管齐下的方法，临床应用中的障碍并非不可克服。通过提升数据准确性、建立监管框架、保障数据隐私，以及确保可穿戴设备对患者而言易于获取且用户友好，可穿戴设备能够成为个性化医疗和慢性病管理中的有力工具。

参考文献

1. “过去100年全球可穿戴技术采用率”，HEOS理论，2024年。

2. “可穿戴设备市场洞察”，IDC，2025年4月。

3. “数字医疗”，GWI，2020年3月。

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