在外面， Oura戒指看起来相当普通，与厚实的结婚戒指没有区别。但从手指和戒指的缝隙间断断续续地漏出的微弱绿光表明，这不仅仅是珠宝。
环的内部装有电子设备。绿光来自一对矩形金属斑点，它们是发光二极管或LED 。三个水滴大小的圆顶形凸块包含红色和红外LED以及一对光电探测器。它们周围环绕着七个温度传感器、一个极薄的电池和一个微型3D加速度计，可以检测任何类型的运动。
LED照亮手指内的血管。当心脏将血液泵入全身时，血管会扩张和收缩，反射的光也会相应变化。每分钟这些变化的次数就是心率或脉搏。它是通过一种算法计算得出的，该算法获取传感器给出的数据，并对由运动、环境光和许多其他外部因素带来的信号中的噪声进行调整。
绿色LED白天工作；红外线的，在晚上。它们的优点是它们可以到达更深的血管，更容易检测到脉搏。但它们的信号对干扰更加敏感，因此需要更多的算法调整。红色LED最终将用于监测血氧水平。但是，将其数据转换为此类测量的软件将仅在以后的更新中可用。
可穿戴设备可以测量的内容取决于其传感器和软件。较低级别的算法将光电探测器等的嘈杂输出转换为心跳。例如，更高级别的程序将心率、温度和运动结合到睡眠持续时间和质量的测量中。
传感器和算法相结合，可帮助可穿戴设备测量步数、燃烧的卡路里、氧气水平等。人工智能（人工智能——众所周知的机器学习）为算法提供了额外的魅力。过去五年的技术进步使得可穿戴设备配备更复杂的传感器和更强的计算能力成为可能。大浦的第三代指环比第二代晚三年发布，在相同电池寿命的情况下，内存增加了 32 倍。
所有这些都使可穿戴设备能够产生更准确的测量值和更多的测量值。研究公司IQVIA在最近的一项评论中发现，有 384 种可穿戴设备销售给消费者。它们包括腕戴式健身追踪器、运动手表、智能手表、智能珠宝（如 Oura 戒指和带有传感器的耳机）、贴片、肩带、夹子甚至衣服（例如测量婴儿生命体征的智能袜子）。 IQVIA分析的设备中有超过一半监控活动。其余的是测量各种健康变量的设备，包括睡眠、温度、呼吸、血压、氧饱和度、血糖和心脏电活动。
其中许多变量开始出现在流行的活动跟踪腕带上，例如 Fitbit 和 Apple Watch。为了应对大流行，许多设备在其曲目中添加了血氧测量，因为低水平是严重covid的标志。为大型消费和医疗设备制造商提供传感器技术的 Rockley Photonics 声称，其最新的传感器可以测量血液中的水合作用、糖分、酒精、乳酸（反映运动引起的肌肉炎症）等等，以及核心体温和血压，这在可穿戴设备中很难破解。 Rockley 计划在今年晚些时候寻求美国医疗监管机构食品和药物管理局 ( FDA ) 对其新传感器的批准。对于健康应用，它有助于将测量结果转化为诊断所需的洞察力。
在医学上，诊断通常取决于生物标志物——血液和其他液体中与特定健康状况相关的特定分子。例如，高血糖浓度是糖尿病的生物标志物。神经系统疾病通常通过对人们的行为方式以及他们执行某些任务的程度进行标准化评估来诊断。可穿戴设备进行的一些算法测量可以被认为是已建立的生物标志物和诊断测试的数字等效物。其他是可以预测或诊断疾病的新指标，例如无法用传统诊断方法测量的运动或咳嗽模式。这些统称为“数字生物标志物”。
跟踪数字生物标志物可以让可穿戴设备及其相关软件识别出疾病的早期迹象或与年龄相关的恶化，否则这些变化可能会被忽视。以心房颤动为例，这是一种增加中风风险的异常心跳。大约 9% 的 65 岁以上的美国人和 2% 的 65 岁以下的美国人患有这种疾病，通常没有任何症状可以提醒他们注意。 2018 年， FDA批准 Apple Watch 作为一种可以识别心房颤动的设备。当它发现一串不规则的心跳时会发出警报。用户可以将手指放在手表侧面的传感器上，该传感器会建立一个对心脏电活动敏感的电路，从而使手表能够产生心电图 ( ECG )。 4 月 11 日，Fitbit 的心房颤动功能获得FDA批准。
运动是单个传感器令人讨厌的噪声源，是许多数字生物标志物的重要成分。例如，步态变化可以显示一个人的平衡是否正在恶化。最近的一项研究发现，与未患早期帕金森病的人相比，患有早期帕金森病的人在步态、手臂摆动和打字方式方面存在细微差异。所有这些都是通过他们的手机和腕戴设备进行测量的。数字措施还可靠地跟踪了疾病的进展程度。
目前，抑郁症是使用一组标准问题来诊断的。日常语音日记中情绪的算法测量也可以完成这项工作。一些治疗和精神科护理的虚拟提供者已经在使用人与其智能手机之间的交互模式（不捕获输入或查看的实际内容）来跟踪患者的情绪和认知状态。
可穿戴设备还可以发现人们想知道的健康变化。例如，温度升高是排卵和怀孕的标志。 Oura 正在测试一项功能，可以提前几周预测女性下一次月经的日期。一项小型研究发现，戒指的测量值可以在家庭妊娠测试前平均 9 天检测到怀孕。
衡量衡量
数字测量几乎没有触及人类生物学的任何部分。 HumanFirst 是旧金山的一家组织，负责维护用于远程患者监测的连接设备目录，该组织已经确定了 1,200 个数字传感器，这些传感器与 8,000 项生理和行为测量相关联。
数量不代表质量。有些设备在测量某些变量方面比其他设备好得多；一个产品可能擅长测量一件事，但不擅长测量另一件事。最近对 72 个腕戴式跟踪器产生的各种测量的准确性进行的一项综合研究发现，许多设备的表现不佳。然而，一些领先品牌逆势而上。 Fitbit 的设备在计步方面始终保持良好的准确性； Apple Watch 的心率准确度最高。没有一种设备擅长计算卡路里，所有品牌的估计值都下降了 30% 以上。但这些研究中的大多数设备已经更新，并且可能使用更复杂的算法。
这种情况与睡眠跟踪类似，这是一个越来越受欢迎的功能。许多设备报告了各种睡眠阶段的时间量等测量值，包括深度和快速眼动 ( REM ) 睡眠，这对于大脑功能和身体充电很重要。研究人员将可穿戴设备与使用特殊耳机跟踪脑电活动的临床级方法进行比较，结果并不令人印象深刻。正如 2020 年发表的一项针对 9 种流行可穿戴设备的研究所指出的那样，“所有测试的商业设备都在准确性上挣扎。”但有些产品，尤其是 Fitbit 和 Oura 的产品，多年来一直相当准确。 Oura 的首席科学家 Shyamal Patel 表示，在对 1000 多晚睡眠的研究中，其算法在 78% 的情况下与多导睡眠图（睡眠分级的黄金标准）一致。多导睡眠图涉及专家分析一整夜睡眠中的大脑活动数据。执行此操作的两位专家在 83% 的情况下都同意彼此的评估。
独立研究发现在许多设备上始终保持良好性能的一个领域是心率测量。斯坦福大学心脏病专家 Euan Ashley 的团队对可穿戴设备的准确性进行了独立研究，他说领先品牌，尤其是 Apple 和 Fitbit，多年来一直擅长测量心率，愿意在临床情况下相信它”。
当测量结果为医疗状况的正式诊断测试提供信息时，例如心房颤动，它们不仅需要准确性，还需要选择性。使算法更敏感意味着它将捕获更多案例，但也意味着它将调用更多误报。
Apple Heart Study 和 Fitbit Heart Study 分别招募了超过 400,000 人，并对其进行了几个月的跟踪。每项研究中约有 0.5%-1% 的参与者收到关于心律不齐的警报。他们被要求佩戴心电图贴片（测量心跳的最佳方法）一两周。在这两项研究中，以这种方式监测的三分之一的人继续患有心房颤动。 Fitbit 的设备在 98% 的时间内都能正确识别病例。苹果 84% 的时间都是这样做的。比较它们很棘手，因为这些研究在参与者的平均年龄和其他方面有所不同。在一项针对大多数 55 岁以上人群的研究中，Apple 算法的更新版本捕获了 89% 的心房颤动病例，其中 0.7% 的没有这种情况的人收到了错误警报。
多伦多大学的心脏病专家希瑟·罗斯特别担心那些声称可以诊断心脏问题但尚未得到验证的设备会出现假阴性。她说，人们可能会忽略心悸等警告信号，如果他们穿着表明没有问题的东西。罗斯博士指出，对 2020 年市场上 40 种可穿戴设备的研究汇总，其中只有 15 种经过FDA审查。尽管发表了近 1,300 项关于这些设备的研究，但大多数都是关于可行性或概念证明的问题；只有 128 项研究来自心血管临床试验的某个阶段，这是医生希望看到的数据，以便相信设备的结果。
可穿戴设备可以在疾病发展之前及早识别生活方式的重要偏差
HumanFirst 的首席执行官安迪·科拉沃斯 (Andy Coravos) 担心不受监管的设备。她说，有些人收集的信息目前没有作为健康数据受到保护，这意味着它可以被用来定位广告，或者在涉及健康保险或就业时可能存在歧视。例如，震颤等神经系统症状可以作为“健康”数据收集，并揭示帕金森病等疾病的高可能性，Coravos 女士说。保险公司可以通过在线数据经纪人获取这些信息，并向该人收取更高的保费。
可穿戴设备跟踪的健康变量越来越多，可能会导致糖尿病和心脏病等慢性疾病的预防发生重大变化。连续测量可以确定个人在心率或呼吸等重要测量中的正常模式。反过来，这将帮助用户和他们的医生在疾病发展之前及早识别生活方式的重要偏差。然而，发现不健康的生活方式并没有多大用处，除非它会导致改变。这也是这些设备现在可以提供帮助的事情。 ■
量化的自我
这篇文章出现在印刷版的技术季刊部分，标题为“一环统治一切”