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DataMintelligence预测:2035年可穿戴健康设备市场将达1120亿美元

DataMintelligence于11月3日表示,到2035年可穿戴健康设备市场将达到1120亿美元,依据是预防性护理与远程监测。另一项研究发现,腕戴追踪器的数据可能把同一个人分到不同的活动分组中。

健康分析郑雪莉发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 16
DataMintelligence预测:2035年可穿戴健康设备市场将达1120亿美元

预测称2035年市场规模达1120亿美元

DataMintelligence于11月3日表示,全球可穿戴健康设备市场到2035年将达到1120亿美元。这一数字来自openPR上的一份报告。预测覆盖智能手表、健身追踪器、生物传感器和医疗监测设备。目标年份距报告发布之日还有九年。

报告把预防性医疗、持续健康监测和互联医疗技术列为增长动力。报告还提到慢性病增多、人口老龄化以及对远程患者监测的需求。报告称,其覆盖的设备可追踪心率、血氧、睡眠、血压和身体活动。

报告将Medtronic、Withings、Garmin、Apple、Samsung和Fitbit列为主要厂商。报告称,竞争取决于传感器精度、电池性能、实时数据分析、连接能力以及与医疗平台的整合。报告还把临床验证以及将可穿戴数据转化为可用的医疗信息的能力列为竞争因素。

腕部数据可能把同一个人分进不同组

《Frontiers in Digital Health》上的一项研究比较了把Fitbit数据转化为活动画像的两种方法。来自新加坡国家心脏中心及其他新加坡机构的研究人员使用了SingHEART队列。分析纳入984名成年人,平均年龄45.6岁。参与者佩戴Fitbit Charge HR最多连续八天,分析要求至少有三天有效佩戴,平均为7.1天。

团队用原始加速度计输出(如步数、距离和爬楼层数)构建了一种画像,又用厂商派生的指标(包括活跃分钟数和卡路里估算)构建了另一种。研究发现,两种方法在46.2%的参与者身上结果一致,即983人中的454人。基于活动量的画像与血液检测、体成分扫描和心脏磁共振成像的吻合度更高。

合并两个高变异性聚类后,两套指标都得出四种表型:久坐型、普通活动型、规律锻炼型和高变异性活动型。久坐型参与者日均7183步。普通活动型日均8635步、6.0公里。规律锻炼型日均12089步、8.6公里。处于边界附近的佩戴者可能因分析者所选指标不同而落入任一分组。

综述发现活动量增加,健康收益并不一致

《Physiological Reviews》2026年的一篇综述覆盖39篇系统综述和98项原始研究。据《Daily Tribune》报道,该综述发现使用可穿戴活动追踪器的干预措施总体上增加了身体活动。而在心血管风险标志物、生活质量和心理健康方面的改善证据仍不一致。

《The Lancet Digital Health》2026年的第二篇综述发现,健康类应用可改善身体活动、血压、体重管理和心理福祉。研究人员认为,追踪、教育以及与医疗专业人员或社区的互动是这种效果背后的功能。据《Daily Tribune》报道,他们把追踪与教育和互动并列,而非将其视为独立因素。

健康调查反映的是活动参与,而非可穿戴设备普及

《Herbalife Asia Pacific Wellness Culture Survey 2026》发现,76%的菲律宾受访者参与了更多种类的健康活动。74%的人表示参与频率高于三年前。仅58%的人报告身体健康有所改善,心理健康为61%,情绪健康为59%。该调查的结果针对健康活动,而非可穿戴设备的普及。

Herbalife菲律宾总经理Kinki Lau表示,健康意识的提升必须配以可及的指导和激励。据《Daily Tribune》报道,Lau说:“仅有意愿不足以维持这一势头。”调查还发现,73%的人希望获得更多身体健康方面的支持,55%的人寻求额外的心理健康支持,50%的人希望在情绪健康方面得到帮助。

这份预测说明了什么,又没说明什么

该预测是对市场规模的估算。它没有报告临床结果,也没有给出把腕部读数转化为医疗决策的标准。SingHEART分析排除了已知患有心血管疾病、既往中风或糖尿病的人,因此其活动画像可能不适用于这些患者。新加坡国家心脏中心通过印刷广告招募队列,这缩小了其所代表的人群范围。

Herbalife调查是自我报告的。它衡量的是受访者对自己健康的说法,而非临床结果。两篇综述覆盖的是活动追踪器和健康类应用,而非所有可穿戴健康设备。这些局限并不说明1120亿美元的预测有误。它们表明,市场规模估算与健康收益证据是两个彼此独立的问题。

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郑雪莉

郑雪莉

科学与健康

郑雪莉负责FLASH24科学与健康版块,日常从论文预印本、期刊官网和机构通报中抓取信息,只盯数据来源和实验设计是否站得住。她习惯把每项统计数字与原始数据集交叉比对,遇到百分比先算清分母再决定是否采用。她常联系一线研究人员核实细节,也会在日历上标记大型队列研究的发布节点,提前比对不同团队的结果。私下她学材料物理,还自己架望远镜观测,这让她对测量误差和观测条件格外敏感。她有一条硬规矩:样本量、利益冲突或方法说明缺一项,稿子就不发。

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