5、可穿戴设备、智能手机与人工智能助力数字表型分析与健康管理

可穿戴设备、智能手机与人工智能助力数字表型分析与健康管理

迈向数字表型分析

过去，由于难以精确量化人类行为的各个组成部分，对人类行为的研究受到了阻碍。然而，如今可穿戴设备和智能手机的技术进步，使得以一种不引人注意且无缝的方式收集大量多模态数据变得越来越容易。特别是这些设备被动生成的数据，能够以可扩展的方式对自由生活状态下的人类行为进行测量，这些数据可用于数字表型分析。

数字表型分析可定义为“利用个人数字设备的数据，逐动作地量化个体层面的人类表型”。这一新兴领域已经在流行病学和临床医学领域引发了大量研究兴趣。例如，在精神病学中，使用个体自身设备对行为进行客观、多模态和连续的量化，可能会产生具有临床应用价值的指标，这些指标可用于改进诊断、调整治疗方案或设计新的干预模型。同样，将实时反馈与人工智能（AI）模型相结合，为健康和福利应用带来了新的机遇。比如，可以根据移动和可穿戴设备提供的生理、环境和社会线索，自动生成个性化的干预反馈。

随着移动和可穿戴设备中传感器成本的降低和功能的增强，再加上社交媒体、环境因素等多种数据源的不断涌现，在量化幸福感、流动性和社会互动方面产生了新的概念和技术。为了推动该领域的发展，需要开发具有可扩展性和公平性的平台，建立共享数据仓库和标准化的数据管道，同时促进临床医生、患者、流行病学家、公共卫生研究人员和计算机科学家之间的跨学科合作。此外，对身体行为的普遍监测需要新的监管框架，并引发了新的隐私问题，以保障用户的权利和自由。

移动健康

如今，市面上常见的智能手机配备了十多个传感器，包括测量接近程度（手机与用户面部的距离）、加速度、环境光、湿度、陀螺仪、指南针、气压计（气压）、触摸 ID 指纹识别以及用于安全识别的 Fa