7月11日消息，據媒體報道，蘋果公司聯合美國心臟協會和哈佛醫學院布萊根婦女醫院，在健康預測領域取得重大突破，推出基于行為數據的可穿戴模型WBM（Wearable Behavior Model）。
這項研究標志著健康監測從傳統生物指標（如心率、血氧）向行為數據分析的拓展，為疾病預測提供了全新視角。
研究團隊利用超過25億小時的可穿戴設備數據訓練WBM模型，使其能夠從步數、活動能力等高層次行為指標中學習健康趨勢，而非依賴原始傳感器數據。
與傳統PPG（光電容積描記）模型相比，WBM在47項靜態健康預測任務中有18項表現更優，并在除糖尿病外的所有動態任務中展現出更強的預測能力。更值得注意的是，當WBM與PPG數據結合時，其綜合性能顯著提升，例如在懷孕檢測任務中準確率高達92%。
這一成果的意義在于，WBM并非取代傳統生理監測，而是與之形成互補。WBM擅長捕捉長期行為模式的變化，而PPG則專注于短期生理波動，二者的結合能夠更早、更全面地發現健康異常，為個性化健康管理提供更精準的支持。未來，這種多維度健康監測模式有望在慢性病管理、早期疾病預警等領域發揮重要作用。
