三星已經驗證了 Galaxy Watch 上的創新系統，能夠在暈倒發生前五分鐘進行預測。該公司與韓國中央大學醫院合作開發了一種人工智慧演算法，可透過已整合到智慧手錶中的感測器監測生命體徵。這標誌著商業穿戴式裝置首次能夠以經過驗證的臨床準確性來預測這些事件。
演算法如何辨識心跳模式
Galaxy Watch 6 中的光電體積描記感測器持續監測使用者的心率變異性。該組件已存在於手錶的早期版本中，但其功能尚未充分利用。新穎之處在於透過人工智慧處理數據，它可以識別意識喪失之前心跳的微觀模式。
在臨床試驗期間，研究人員在受控環境中對 132 名患者進行了追蹤。每位志願者都接受誘發暈厥測試，同時手錶不斷記錄生命徵象。機器學習演算法處理了數千種變化，以建立強大的預測模型。結果在早期發作檢測中達到了 84.6% 的準確率。
即時預測的臨床影響
五分鐘的警告間隔代表了預防醫學的重大進步。透過提前時間，手錶佩戴者獲得了在血管迷走性暈厥發生之前安全定位的重要機會。這種暈厥是最常見的暈厥類型，世界上多達 40% 的人口在生命中的某個階段受到影響。
這些事件引起的突然跌倒往往會導致骨折、腦震盪甚至腦出血。人們可能會在樓梯上、街道交叉口或需要平衡的活動中暈倒。手錶的警報功能可以讓使用者躺在安全的地方，尋求幫助，或在完全失去知覺之前坐下來。
現有技術的新用途
Galaxy Watch 6 已經擁有執行此偵測所需的所有必要基礎設施。光電體積描記感測器自先前的版本以來就已存在，但其潛力尚未充分利用。三星利用手錶的本地處理能力和連接性來實施人工智慧演算法，而無需硬體升級。
這項研究發表在歐洲主要心臟病學出版物《歐洲心臟雜誌》。獨立同行的驗證為這項發現提供了科學可信度。三星健康研究主管 Jongmin Choi 強調，這項發現標誌著從反應性設備轉向預防性設備的轉變。智慧手錶不再僅僅記錄已經發生的事件來預測真實和具體的風險。
- 在受控測試中，該模型對事件的預測準確率為 84.6%。
- 平均提前時間為活動前五分鐘。
- 樣本包括 132 名接受誘發暈厥測試的患者。
- 透過市售 PPG 感測器收集訊號。
- 不需要額外的硬體來實現該功能。
獲得可用性和監管批准的途徑
儘管該功能目前尚未向公眾開放，但三星表示該功能將在不久的將來的型號中推出。 Galaxy Watch 8 是該系列的最新版本，已經可以監測睡眠呼吸中止症並偵測不規則心跳。這項技術基礎有助於在未來版本中整合新的暈厥預測系統。
下一步涉及不同國家的監管驗證。美國 FDA 和歐洲衛生機構等機構需要批准該資源的臨床使用。這些流程確保該技術符合國際公認的安全性和有效性標準。三星與醫療機構並行合作，在不同人群和控制較少的環境中擴大臨床試驗。
穿戴式裝置在醫學領域的革命
這一發展反映了穿戴式裝置市場的一個更大趨勢。智慧手錶不再只是基本步數和卡路里追蹤的配件，現在還充當能夠檢測嚴重健康狀況的連續醫療感測器。改進的傳感器、快速本地處理和人工智慧演算法的結合創造了一個生態系統，曾經專屬於辦公室環境的診斷現在可以在使用者的手腕上進行。健康監測技術的民主化擴大了一般人群獲得預防工具的機會。
