Elyse Betters Picaro / ZDNET 关注ZDNET：在Google上将我们添加为首选来源。ZDNET的主要观点 可穿戴设备生成大量数据，但医生并不总能使用它。为偶发护理而构建的系统难以应对流式数据。一些医生希望像人工智能这样的先进技术能提供帮助。心脏病医生David Kao博士习惯于患者在就诊时带着可穿戴设备的数据。一年5月底的一个星期三早上也不例外：一位患者向他展示了她担心的智能手环的数据。Kao说：“大约70%的数据，我不知道如何在临床上使用，因为这些都是公司编造的。”“然后有两个东西是非常有用的，如果她没有佩戴她的设备，我们是无法得到的。”这样的场景在全国范围内上演已有十多年，患者和医生们在努力应对可穿戴技术产生的海量指标。“你会得到各种不同信息的喷涌而来，”Kao说。“通常你必须查找其中一些信息，才能对这些信息有一个遥远的概念，而没有办法数字化地总结或支持临床医生理解如何处理这些数据。”此外：当你佩戴智能手表或戒指时，你放弃了什么？根据数据平台Statista的一份报告，美国超过30%的成年人拥有健身或健康可穿戴设备。随着这些设备的普及，关于佩戴者的指标数量也在激增。心率、血压、睡眠模式、压力、脉搏血氧等等。简而言之，个体人类的量化程度从未如此之高。虽然可穿戴设备通常以数据能够带来更健康、更优化的生活的巨大承诺进行营销，但现实对于想要弄清楚这些见解意味着什么以及如何使用它们的患者和医生来说要复杂得多。流式护理 除非你有慢性病或年度体检，否则你只有在发生某些事情时才会去看医生。在可穿戴健康设备的时代，偶发护理系统并没有结构来处理健康数据的持续流。学者Ream Shoreibah说：“尽管医生相信其实用性，但他们的系统、基础设施以及包括时间和人力在内的资源并没有设立来接收和利用这些数据。”Shoreibah是阿拉巴马大学伯明翰分校的市场营销助理教授，她参与了最近发表在《消费者事务杂志》上的一项报告，探讨患者、数据与医生之间存在的挑战。他们强调的一个关键问题是将可穿戴数据整合到患者的电子健康记录（EHR）中。此外：向人工智能寻求医疗建议？一位医生解释了正确与错误的方法 将可穿戴数据吸收到EHR中面临多种困难。首先，这个过程需要两家大型公司的两个不同云之间进行相互通信。同时，必须确保来自可穿戴设备的患者数据能进入正确的人的EHR中，旧金山大学内科教授兼加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校计算精密健康项目的联合主任Ida Sim博士说。“这一切就像是西部牛仔的世界，”她说。但是即使可穿戴数据可以快速、轻松地导入EHR，Sim表示，目前，提供者管理着许多不同专有平台的账户和登录，这可能甚至不会以相同的格式呈现数据。与此同时，治理仍然模糊，提供者必须决定存储哪些数据，或不存储哪些数据，以及存储多久。你的医生需要你在过去三个月内每五分钟记录一次的心率记录吗？还是永远存储？正如Sim所指出的，各种可穿戴设备使用的指标如恢复和负担，其含义通常无法在临床环境中清楚地翻译。一些医生质疑他们是否可以完全信任这些指标。Shoreibah及其研究同事在研究中讨论了这个问题。“这些有效性问题造成了专业困境：忽视可穿戴设备生成的数据风险将疏远参与的患者，而对潜在不准确的读数采取行动则可能造成临床伤害，”研究中说。此外：我如何使用Airtable将我的快餐习惯替换为5分钟的餐食规划 像FDA批准或第三方测试这样的验证，以及提供商透明度的提高，能够在医生和患者之间建立信任。"我们不知道输入数据，我们不知道处理过程，我们只得到一个标签，一个数字，以及一些可能听起来非常科学的解释，但..."