【快訊】Apple Watch 新AI模型突破：用「行為數據」預測健康狀況更準確！

 

Apple Watch 一直是健康追蹤的重要工具，但你知道嗎？根據最新的研究，與其直接看感測器蒐集來的「原始數據」，不如觀察使用者日常行為的變化，這樣反而能更準確地預測健康狀況哦！

這項研究是 Apple 長期心臟與運動研究（Heart and Movement Study）的一部分，由 Apple 與科學家共同合作，研究成果顯示，一種名為 WBM（Wearable Behavior Model，可穿戴行為模型） 的 AI 系統，透過觀察使用者的行為模式，比傳統感測器模型更擅長預測變動的健康狀態。

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不是只有心跳跟血氧！AI 讀懂你的「生活習慣」

Apple Watch 上的感測器可以即時讀取你的心跳、血氧、移動距離等數據，但這些「生理數據」通常是短時間的變化，例如每秒心跳數、當下血氧濃度等。

研究人員發現，長期觀察使用者的活動模式、運動量、站立時間、心肺表現等「行為數據」，其實更能看出一個人的整體健康狀況，這些資訊能反映出像是是否有高血壓、是否懷孕、是否在服用心臟藥物等狀況。

例如，一個人在懷孕期間可能活動量下降，心跳在白天更容易變慢，這些行為特徵，對AI模型來說比單一心跳資料更有判斷力。

 

WBM 模型是什麼？

這次研究團隊開發的 WBM 模型，是一個基於 Apple Watch 資料訓練出來的大型 AI 模型。他們使用來自 162,000 名參與者、累計超過 150 億筆每小時行為數據，將資料餵給AI學習，模型不直接分析原始感測器資料，而是使用 Apple HealthKit 的 27 個衍生指標（如運動時間、靜止時間、血氧、心率等），來建立行為模式的基礎。

這樣的做法讓模型更「理解」這些數據背後代表的健康狀況，而不是死背一堆心跳曲線。研究指出，這樣的 WBM 模型在「行為導向偵測」中表現特別出色，比如睡眠預測、心肺健康評估、懷孕狀況判斷等。


圖片來源：Apple Insider
 

傳統感測器 vs WBM：誰比較準？

研究團隊拿 WBM 跟傳統的 PPG 模型（就是用光學方式測量心率的技術）做比較，結果顯示：
 

• WBM 在 47 項健康預測任務中，有 42 項表現更好

• 靜態狀況（例：服用藥物）與變動狀況（例：懷孕）方面，WBM 預測更準確

• 只有在「糖尿病預測」這類純生理狀況上，PPG 模型表現略勝
   

簡單來說，如果是需要從生活變化中讀出健康趨勢，WBM 會比傳統方式更聰明、更靈敏。

 

最強組合：WBM + 傳統 PPG

雖然 WBM 表現很亮眼，但研究也發現：當 WBM 和 PPG 搭配在一起使用時，效果最好。

這種混合模型在大多數健康任務中表現最穩定，尤其是在「年齡預測」和「懷孕偵測」方面，精準度顯著提升。
 

• WBM 負責理解長期行為模式

• PPG 則擅長偵測即時的生理變化
   

這兩者結合，就像醫生同時參考病患的過去一段時間的生活型態和當下的身體資訊，做出更全面的診斷。



 

蘋果下一步會怎麼做？

雖然這只是研究階段，但背後有 Apple 參與，代表未來在 Apple Watch 或 iPhone 上，這類 AI 健康模型可能會正式整合進 Apple 健康功能當中。

想像一下，未來你的 Apple Watch 不只是數據收集器，而是真正的健康顧問，從你的日常走路時間、站立習慣、心率變化中，主動提醒你注意壓力、睡眠品質，甚至可能早一步提醒你有潛在的健康問題。

這樣的 AI 模型，將使穿戴裝置不只是「記錄生活」，而是開始真正「理解你」的生活，並協助你活得更健康。




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