智能戒指与AI联手：精准预测分娩时间与减压效果

人工智能和可穿戴设备的结合为通过研究改善人类健康提供了无限的新机会。正如汽车会在某个时刻亮起检查引擎灯一样，即使保养得再好也不例外，人体同样需要类似的“预警”机制。可穿戴传感器可以通过数据监测这一功能，弥补人体缺乏“检查发动机灯”的不足，为健康和预防医学开启新的窗口。 阿斯（Shravan Aras）博士，亚利桑那大学健康科学中心生物医学信息学与生物统计学中心的助理主任兼助理研究教授，正在探索如何通过在科学研究中整合可穿戴传感器来优化数据的分析与应用，从而解决复杂的健康问题。随着人工智能和机器学习的发展，他找到了一种预测孕妇产程开始时间的方法，这是医疗领域长期以来的一个难题。 目前，预产期通常是根据女性末次月经首日计算的40周来确定，但实际妊娠周期可以从37周到42周不等。没有临床工具可以提供即将分娩的准确指示，孕妇不得不依赖自己报告的分娩迹象，而这种方法的误报率很高。为了解决这个问题，研究人员与一家可穿戴传感器公司合作，通过智能戒指每分钟监测温度数据。借助这些高频温度数据，阿斯领导团队开发了一种基于深度神经网络的AI模型，能够较为准确地预测产妇自发生产的时间。 实验结果显示，该模型在预产前七天内，将79%的自发分娩的时间成功预测在4.6天的时间窗口内；而在预产前十天内，则能将时间窗口扩大至7.4天。下一步，团队计划在更大规模的研究中进一步确认模型的临床适用性，目标是开发出能集成于现有可穿戴产品或医疗设备中的软件。 另一项由阿斯参与的研究则聚焦于利用传感器数据减轻压力。这项研究发表在《国际环境研究与公共卫生杂志》上，旨在评估自然行走对军人及家属心理状态的影响。研究人员让参与者分别在自然步道（Green Road，拥有茂密的树木和植被）和常规城市道路（被混凝土、建筑物、停车场、标识等包围）行走20分钟，并收集心率变异性（HRV）指标、唾液皮质醇水平和自评心境与注意力评分表的数据。 结果表明，与城市路线相比，自然步道能显著降低皮质醇水平，有助于缓解压力。然而，不同个体的心率变异性反应差异较大，这使得其测量复杂度增加。在一项后续研究中，团队正尝试利用AI分析基于电子汗液生物标志物的个人压力反应，希望于今年夏季公布研究成果。 这两项研究只是利用AI进行健康科学研究的一个开端。结合AI和可穿戴传感器，不仅为处理大量数据提供了更快速有效的方式，同时也为人类健康的改善和疾病预防带来了巨大的契机。“通过这些几乎每个人都在佩戴的不同传感器设备，我希望能够预测那些尚未出现症状的情况，并采取主动措施，而不是被动地应对已经发生的状况。”阿斯如此说道。 业内人士认为，阿斯及其团队的努力将显著推动可穿戴设备和AI在医疗领域的应用前景。随着技术进步，这类设备和技术将在提高公众健康意识、个性化治疗方案以及减少医疗资源浪费等方面发挥越来越重要的作用。这不仅有望提升个人的生活质量，也将对整个社会的医疗卫生体系带来积极影响。亚利桑那大学健康科学中心因其在该领域的创新研究而受到广泛关注，成为健康科技发展的前沿阵地。