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纽约西奈山伊坎医学院的研究人员表示，将机器学习模型(一种人工智能 (AI))应用于从可穿戴设备被动收集的数据，可以确定患者的恢复能力和幸福程度。

发表在 5 月 2 日JAMIA Open上的研究结果支持可穿戴设备，如 Apple Watch，作为一种远程监测和评估心理状态的方式，无需完成心理健康调查问卷。

这篇题为“利用可穿戴设备数据确定弹性的机器学习方法：观察队列分析”的论文指出，弹性或个人克服困难的能力是重要的压力缓解剂，可降低发病率并改善慢性病管理。

“可穿戴设备提供了一种持续收集有关个人身体状态信息的方法。我们的结果提供了从这些被动收集的数据中评估心理特征的可行性的见解，”第一作者、哈索普拉特纳研究所临床主任、医学博士 Robert P. Hirten 说。西奈山的数字健康。“据我们所知，这是第一项评估是否可以通过 Apple Watch 等设备评估弹性这一重要心理健康特征的研究。”

心理健康障碍很常见，占全球疾病负担的 13%，四分之一的人口在某个时候患有心理疾病。然而，研究人员表示，我们用于评估的资源有限。

“在不同地域和社会经济地位的访问方面存在很大差异，并且对亲自评估或完成经过验证的心理健康调查的需求进一步受到限制，”生物医学工程主任、资深作者 Zahi Fayad 博士说。伊坎西奈山影像研究所。“需要更好地了解谁处于心理风险中，并改进跟踪心理干预影响的方法。数字技术的发展为改善所有人获得心理健康服务的机会提供了机会。”

为了确定是否可以训练机器学习模型来使用来自可穿戴设备的数据来区分个人的恢复力和心理健康程度，伊坎西奈山的研究人员分析了 Warrior Watch Study 的数据。利用当前的数字观察研究，该数据集包含纽约市七家医院的 329 名医护人员。