苹果携手美国心脏协会及哈佛医学院附属布莱根妇女医院，在健康预测领域取得了新进展。一项最新研究显示，三方合作开发的名为“WBM”的可穿戴行为模型，为健康监测带来了革命性的突破。
这项研究突破了传统健康监测的局限性，不再仅仅依赖于心率、血氧等生物特征数据，而是将焦点转向了行为数据。WBM模型基于超过25亿小时的可穿戴设备数据进行训练，通过分析步数、活动能力等高层次行为指标，而非直接利用原始传感器数据，实现了对健康状态的精准预测。
在评估过程中，WBM模型展现出了令人瞩目的表现。在47项静态健康预测任务中，WBM在18项任务上优于基于光电容积脉搏波（PPG）的强模型。同时，在除糖尿病外的所有动态健康预测任务中，WBM也表现出了更加出色的性能。当WBM与PPG数据相结合时，其效果更为显著，特别是在怀孕检测方面，准确率高达92%。
外媒高度评价了这一研究成果，指出WBM模型并非旨在取代传感器数据，而是与其形成互补。WBM模型擅长捕捉长期行为信号，而PPG则擅长捕捉短期生理变化。通过将两者结合，可以更早地发现健康变化，为用户的健康管理提供更加全面和精准的支持。
