对于可穿戴设备提醒自己需要更多睡眠，鼓励自己多锻炼，每天行走1万步时“获得掌声”，许多人都已经习以为常。
但是，可穿戴设备会提醒用户存在严重健康问题，并因此挽救用户的生命吗?
得益于传感器技术的进步，新批准的配件和改良的深度学习软件，可穿戴设备重要性堪比医生的日子已经不远了。
昨天晚上Apple Watch救了我的命
TechRadar与垃圾回收公司Bywaters售后服务顾问拉切尔·菲舍尔(Rachael Fisher)进行了沟通，去年，一款可穿戴设备救了她一命。
她说，“我决定利用Apple Watch随机查看一下我处于放松状态时的心跳次数。但让我感到震惊的是，Apple Watch显示我的心跳次数是每分钟140次/150次(正常情况下每分钟心跳是70-100次)。”
“我开始认为这是暂时的，但这种情况持续了数周、数月，我意识到我的心率不会自己慢下来了。为此，我进行了验血检查，检查结果表明我患有甲状腺机能亢进，而且非常严重，我的医生说我随时会犯心脏病。我现在在服用β阻滞剂和其他药物，心率已经恢复到正常水平。”
菲舍尔的故事值得注意，但有这种经历的并非只有她一个人。最近数月，有关主流可穿戴设备提醒用户潜在健康问题的报道不时出现在媒体上。
例如，去年10月，播客制作者、记者詹姆士·格林(James Green)佩戴有 Apple Watch——在发现其安静心率激增后提醒他去看急诊。医生诊断发现他的肺中有血栓。
如果你认为这些只是小概率事件，也说得过去。但最近的研究发现，从Apple Watch和FitbitIonic等可穿戴设备获得的心率数据几乎与医疗级心电图检查一样准确。
因此，之前没有检查出疾病的用户，在这些消费类设备的帮助下发现他们可能患有自己不知道的疾病——例如甲状腺机能亢进、心率不齐或血栓，是合乎情理的。随着技术的进步，这种情况很可能会变得更加普遍。
从计步到挽救生命
当可穿戴设备首次问世时，它们收集的数据非常简单，包括行走的步数和晚上多长时间起床一次。这是因为大多数可穿戴设备配置有加速计——擅长检测运动，但不擅长检测其他项目。
时至今日，很多可穿戴设备配备的传感器，能够收集有关佩戴者健康、健身和生活方式的各种数据。
从通过加速计追踪呼吸作用记录压力水平，到通过检测运动时最大摄氧量评估健身水平，它们能监测方方面面的数据。
这意味着它们的功能远远超过了过去增强版的计步器，在某些情况下已经变得像医疗级别的技术——通常它们只应用在医院中——一样有用和聪明。
在提醒我们健康状况和发现潜在疾病方面最有用的传感器，是用来监测心率的传感器。
市场研究公司FeibusTech首席分析师迈克·菲巴斯(Mike Feibus)向TechRadar表示：“2017年，我们终于明白，即使是可穿戴设备中最差的心率传感器也是相当不错的。这是一个重要的里程碑，因为这意味着那些开发生物信息识别技术的公司，可能会采用最低限度的准确性。”
TechRadar向数字健康咨询公司普通合伙人基思·格兰姆斯(Keith Grimes)咨询心率如此重要的原因。
格兰姆斯解释说，“在健身中，心率监测对训练无疑是有益的，但在健康方面，心率监测则要复杂一些。作为医生，我对心率的极端状态(过高——心动过速，过低——心动过缓)和心律不齐感兴趣。消费级心率监测设备声称能发现心律不齐，例如房颤——心脏跳动不规律。如果早期发现，并用血液稀释药物进行治疗，可以降低中风的风险。”
利用技术监测心脏
有两种主要的方法可以准确检测心脏功能，它们被称为光电容积脉搏波描记法和心电图技术。
大部分可穿戴设备(尤其是戴在手腕上的设备)都使用光电容积脉搏波描记法。其工作原理是，因为血液是红色的，所以它反射红色光并吸收绿色光。这意味着，通过使用发出绿色光的LED，设备可以准确地检测到手腕上流过的血液量。
流过的血液越多，吸收的绿色光就越多，因此设备可以准确获取心率(每分钟跳动次数)以及心率变异性——心跳间隔长度的变化，也是表示心脏健康状况的一个很好的指标。
Fitbit和苹果是两家最受欢迎的可穿戴设备品牌，它们采用光电容积脉搏波描记技术来追踪心率。许多其他品牌也使用这一技术，但并不总是通过手腕检测心率。
例如，Polar和Wahoo都推出了采用光电容积脉搏波描记法监测心率的臂带，它们声称，鉴于手臂上静脉的位置，它们的设备更精确，而Moov HR Sweat则以同样的理由带在头上。
尽管大多数生产能监测心率的可穿戴设备的公司，都使用类似的光学传感器技术，但他们正在努力改进算法，以为用户的健身提供更加有用和精准的意见。
不可忘记的是，很久以来，医疗级技术就一直能非常准确地追踪心率。如果医生或心脏病专家想要更好地了解患者心脏的功能，他们通常使用心电图机。
与光电容积脉搏波描记法相比，心电图技术利用一系列传感器读取从身体各个部位采集到的电信号。这些电信号，提供关于患者心律和电活动的信息——可以用来检测心律不齐、心脏病或心肌病等疾病。
尽管大多数主流可穿戴设备都使用光电容积脉搏波描记法，但也有许多设备使用心电图技术，例如Polar H10和其他胸带。许多心电图配件可以与腕带式设备配合使用，苹果极有在新版Apple Watch中采用某种形式的心电图技术。
有许多科学文献讨论对于检测心脏病，是光电容积脉搏波描记法还是心电图技术更精确。《美国心脏病学会杂志》2017年发表的一篇文章称，在追踪心率和心动过缓(心跳缓慢)方面，可穿戴式光电容积脉搏波描记法技术与心电图技术一样精确，但在识别心动过速(心跳快)方面，精度不如后者。
简而言之，心电图通常被认为更精确，这是有道理的，因为使用光电容积脉搏波描记法、面向消费者的可穿戴设备，主要是为了帮助人们实现健身目标，而不是提醒他们注意严重的健康问题。
但心电图设备更笨重、成本更高、佩戴难度大。这意味着尽管光电容积脉搏波描记法并不总是非常可靠，但是，被融入到更多的消费级设备中，仍然可能使其非常重要，并可能挽救用户生命。
值得指出的是，由于被消费者而非医生所使用，错误的读数可能会带来更严重的后果。
格兰姆斯向TechRadar表示，“我们必须确保消费级心率检测装置是精确的，并且真正帮助人们管理他们的健康。”
一个很好的例子可能是一个患者服用β阻滞剂治疗心脏病。如果剂量太高，患者的心率会下降到正常水平以下，带来副作用。使用不精确的以消费者为中心的设备，可能造成延误病情或让用户草木皆兵。
利用人工智能更好地了解我们的身体状况
但目前的传感器，也只能向我们提供这么多信息。这就是为什么许多公司一直在开发其他应用程序、深度学习软件和配件，通过将传感器收集的数据与平均值、过去的数据进行比较，从而更好地利用收集的数据，更好地预测用户身体状况可能变化的原因。
例如，去年美国食品和药物管理局批准了AliveCor的KardiaBand，使其成为Apple Watch第一款真正的医疗配件。它包含的表带，就是一个便携式心电图机。
到目前为止，Apple Watch已经证明能够利用光电容积脉搏波描记法追踪心率，但KardiaBand的功能是通过比较当前数据和过去的数据，让医生知道用户患有心律不齐和房颤。
这听起来很简单，但可能是一个巨大的进步，因为，目前通常情况下只有诊所或医院才配有心电图机。
斯克里普斯研究所执行副总裁、分子医学教授埃里克·托波尔(Eric Topol)同意这一看法，即AliveCor等设备使用的算法是最重要的。
托波尔表示，“心率传感器本身用处不大。但是它们现在可以与人工智能(深度学习技术)结合起来检测心律问题，例如房颤——可能是导致中风的一个主要风险。”
菲巴斯解释说，尽管存在局限性，AliveCor的技术是拓展可穿戴设备用途的一个很好的范例。医生们信任AliveCor，因为其第一款产品是可以放在口袋中的心电图机。他补充说，鉴于其“血统”，AliveCor可以推动医疗界朝着正确的方向前进。
去年，Apple Watch和Android Wear应用Cardiogram的团队，与美国心脏协会联合研究发现，利用深度神经网络DeepHeart，Fitbit和Apple Watch收集的数据可以用来发现高血压和睡眠呼吸暂停。
Cardiogram联合创始人布兰登·巴林格(Brandon Ballinger)向TechRadar表示，“这项研究首次表明，经过训练的人工智能可以完成医生无法完成的任务——分析普通可穿戴设备收集的一周的数据，以及辨别与肉眼不可见的高血压和睡眠呼吸暂停相关的微妙模式。”
这可以让人工智能和人类智能发挥各自的优势——人工智能筛选大数据来识别不容易发现的模式，人提供有细微差别的关怀。
这些例子只是新趋势的开端。去年年末，苹果宣布计划与斯坦福医学院合作、收集心律不齐患者心率数据并通知可能正在经历房颤的用户的计划，清楚地表明了其进军医疗科技领域的意图。
此举理所当然地促使许多业内人士预测，科技行业已经把目光投向开发使普通消费者比以往更了解自己健康状况的产品、设备和服务。
格兰姆斯说，未来智能手机将会越来越多地使用传感器技术，扩大应用范围，不仅监测心率，还可以监测心率变异性以及其他重要的生理指标，例如脉搏波速度、氧饱和度和呼吸频率。
结合更多的临床数据和机器学习的广泛应用，我们可以更早地发现疾病或药物的不良反应。
自己掌握自己的健康状况
我们正处于一个激动人心的时代，可穿戴设备不仅成为医疗专业人士的重要诊断工具，也成为其他人的重要诊断工具。
格兰姆斯向TechRadar表示，“医疗保健正在发展，从过去家长式的‘医生最懂’演变到患者更了解他们健康状况。”消费技术正在帮助满足现代患者的需求，但我们必须小心，确保技术的精度。
菲巴斯认为，下一个挑战将是说服医疗界认可可穿戴设备的价值。他说，最大的挑战是如何将来自以消费者为中心的可穿戴设备的洞察力整合到医护人员的工作流程中。
格兰姆斯说，“如果我们能够找到一种方法，将这些设备生成的大量数据转化为可供患者和医生使用的信息，那么未来是非常光明的。”如果不成功，我们将使已经问题多多的医疗服务，再添上健康焦虑症这个问题
希望我们不会出问题。这样，可穿戴公司就可以生产更加精确的传感器，集成可以辅助分析的神经网络，并与医疗保健专业人员进行沟通，这些专业人员将能够更好地为我们服务，我们也将能够更紧密地关注我们自己的健康。
