Elyse Betters Picaro / ZDNET 关注 ZDNET：将我们添加为 Google 的首选来源。 ZDNET 的要点 可穿戴设备生成大量数据，但医生并不总是能使用这些数据。 专为临时护理而建的系统在处理流数据方面面临挑战。 一些医生希望诸如人工智能的进步能够提供帮助。 心脏病医生大卫·高（Dr. David Kao）习惯于患者携带可穿戴设备的数据走进诊所。 今年5月的某个星期三早上，一位患者向他展示了她的智能手环上的统计数据，她对此感到担忧。 Kao表示：“大约70%的数据，我在临床上不知道该如何处理，因为这都是公司凭空捏造的。 而且有两条数据非常有用，如果她没有佩戴那个设备，我们就无法获取这些信息。” 这样场景在过去十多年里在全国各地不断上演，患者和医生正在努力应对可穿戴技术所产生的海量指标。 Kao说：“你会接收到一大堆不同类型的信息。” “通常你需要查找其中一些信息，才能对其进行遥远的评价，而没有办法以数字方式总结或帮助临床医生理解如何使用那些数据。” 根据数据平台Statista的报告，超过30%的美国成年人拥有运动健身或健康可穿戴设备。 随着这些设备的普及，关于佩戴它们的人所产生的指标数量也随之增加，包括心率、血压、睡眠模式、压力、脉搏氧气等。 简而言之，个体人类从未被量化得如此详细。 虽然可穿戴设备通常以能够促进更健康、更优化生活的大承诺进行营销，但对想要弄清楚这些洞见意味着什么以及如何使用它们的患者和医生来说，现实要复杂得多。 持续的医疗照护 除非你有慢性病或需要进行年度检查，否则你大概率只会在发生某些事件时去看医生。在可穿戴健康设备的时代，建立在临时医疗基础上的系统并未被设计成能够接收不断流入的健康数据。 阿拉巴马大学伯明翰分校市场学教职助理教授Ream Shoreibah表示：“尽管医生确实相信其效用，但他们的系统、基础设施和资源，包括时间和人员配置，并未建立在能够接收和利用这些数据的基础上。” Shoreibah参与了一项最近在《消费者事务杂志》上发表的研究，探讨患者、他们的数据和医生之间所存在的挑战。 他们强调的一个关键问题是如何将可穿戴数据整合到患者的电子健康记录（EHR）中。 另外：向AI寻求医疗建议？一位医生解释了正确和错误的方法 将可穿戴数据吸收到EHR中有多种原因的难度。 首先，该过程需要两个大型公司拥有的两个独立云之间进行交流。 此外，还必须有方法确保来自可穿戴设备的患者数据能够进入正确的患者EHR。 旧金山大学医学教授、加州大学旧金山分校及加州大学伯克利分校计算精确健康项目的联合主任Dr. Ida Sim表示：“所有这一切就像是一个狂野西部。” 但是，即使可穿戴数据可以快速而轻松地移植到EHR中，Sim指出，即使现在，提供者也需要管理无数个不同专有平台所需的帐户和登录信息，而这些平台提供的数据可能甚至不是以相同格式呈现。 与此同时，治理仍然模糊，提供者必须决定存储哪些数据，或者不存储哪些数据，以及存储多长时间。 你的医生是否需要记录过去三个月每五分钟记录一次的心率 - 或者持续存储？ 正如Sim所指出的，各种可穿戴设备使用“恢复”和“负荷”等指标，其含义通常不能在临床环境中简单明了地转化。 一些医生质疑他们是否可以信任这些指标。 Shoreibah及其研究小组在她的研究中讨论了这个问题。 “这些有效性问题带来了专业困境：忽视可穿戴设备生成的数据会使积极参与的患者感到疏离，而在潜在不准确的读数上行动则可能导致临床危害，”这项研究表示。 像FDA批准或第三方测试这样的验证，以及可穿戴设备制造商提供更高透明度，可能会增强医生和患者对数据的信任。 Sim说：“我们不知道输入是什么，我们不知道处理过程是什么，我们所得到的只是一个标签、一个数字以及一些看似科学的解释，但可能根本不是。” 数字雪崩中的挖掘 Dr. Kenneth Civello，表明他是一名在我们的湖区地区医院工作的心电生理专家。