147项可穿戴设备临床研究综述:多数只测活动量与心率
10月31日发表在BMJ Open上的一篇范围综述梳理了147项可穿戴设备临床研究。体力活动是测量最多的变量,共106项研究涉及;只有27项对数据使用了机器学习方法。

如果有人把一项可穿戴设备研究当作健康获益的证据,这个缺口就与他直接相关。这篇综述梳理的是研究者测了什么,并不说明这些测量是否改变了结局。
医院、保险公司和设备厂商已经把可穿戴数据当作临床基础设施来推销。BMJ Open这篇综述筛选了13744条记录,最终纳入147篇原创论文。它描绘的领域范围很广,方法上却单薄。多数研究依赖设备导出的指标和常规分析,没有用上复合数字生物标志物。综述没有确认可穿戴设备指导的诊疗能否改善结局。
147项可穿戴研究的全景
研究最多的适应症是心血管疾病,神经系统疾病紧随其后。样本量中位数为85,范围从1到455699。
147项研究中有106项测量了体力活动,占72%。心率出现在48项研究中(33%),睡眠出现在34项中(22%)。98项研究用可穿戴数据测量结局:52项为主要结局,46项为次要结局。另有49项用于疾病监测。作者检索了Scopus、Web of Science、Cochrane Library、PubMed和ClinicalTrials.gov,寻找2020年1月至2026年7月间发表或注册的研究。
作者没有做正式的质量评价或偏倚风险评估,这符合范围综述的方法惯例。这也限制了综述对该证据强度的判断力。
分析方法的缺口
147项研究中只有27项采用了高级计算或机器学习方法。9项把多个可穿戴衍生变量整合为复合或疾病特异的数字生物标志物。
作者的结论很直接:多数研究依赖设备导出的指标和常规分析方法。这比说可穿戴设备没用要窄得多。另一篇基调相似的综述可以放在一起看。MASCC对社区临终癌症照护中数字健康的一项系统综述找到24篇文献,覆盖23项独立研究。这些研究涉及手机应用、视频会议、可穿戴设备、电子健康记录工具和网络平台。综述认为这些干预总体可行,患者、照护者和临床医生都能接受。但它指出证据仍然异质,且处于早期阶段。
医院和厂商已经在推销可穿戴数据
Garmin于10月29日在曼谷的一场峰会上公布了2026年健康奖。该奖项收到来自31个国家的113份申请。
Garmin在6月公布了六个入围项目:Asahi Quality & Innovations、HeraMED、Montefiore Einstein、Phyathai Paolo Hospital、Thaivivat Insurance和UPTIVO。美国癌症中心Montefiore Einstein获得专家选择奖。该中心在接受放疗、化疗和免疫治疗的患者中开展前瞻性试验,使用了Garmin可穿戴设备。Garmin称,其研究人员首次证明,治疗前采集的可穿戴数据可以识别出可能难以耐受治疗的患者。澳大利亚公司HeraMED凭借助AI的女性健康护理获得大众选择奖,覆盖孕期、产后、更年期和慢性病。每位获奖者获得价值最高1万美元的Garmin智能手表和健身追踪器。峰会第二天吸引了200多名高管和行业领袖。
Garmin自己的公告把Montefiore的工作描述为验证可行性,而不是对照试验的结局结果。
更密集的研究长什么样
Buck衰老研究所的TIME研究将招募最多150名55岁及以上、健康状况稳定的成年人。
该研究方案发表在Frontiers in Digital Health上,把每周采血与四天近连续的分子谱分析结合起来,同时安排标准化生理挑战和连续记录的可穿戴设备。参与者要完成为期11周的主要阶段,共九次每周访视:七次标准访视,两次挑战访视。四个高频采样日分别落在连续的周四、周五、周一和周二。随访在入组后6个月和12个月进行。
接下来会怎样
该研究注册号为NCT07107386,2025年6月15日开始入组。论文报告的是计划中的方法,不是结果。这个队列目前还没有产出任何关于衰老生物学的发现。
数字健康数据将在主要阶段和随访期间持续采集。可穿戴信号与分子测量之间的首批配对比较还没有到来。BMJ Open这篇综述的检索截止于2026年7月,更新的试验不在其147项之内。
资料来源
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