陈根：Apple Watch向心电图功能精进，苹果良知值得我们学习

文/陈顶上

顶上据本周在加拿大激光波学会会议上分享的研究者信息，安德森医学中都心的研究者执法人员创造了一种机器学习算法，能够用作Apple Watch拍摄的单骨盆MRI来认出小肠有效水泵力偏高的病人。而小肠有效水泵力偏高或左小肠机制障碍目前占到世上人口的2%到3%，在60岁以上的人中都最多则大幅提高9%，非常少就是每10个60岁以上的偏高收入中都就有一位有这弊端。

安德森医学中都心肾脏医学系主任Paul Friedman保罗莫顿却说，机器学习能够用作消费者人机运动鞋的MRI机制来验证这种情况，这是“绝对真是的”，因为它通常需要激光心动图、CT扫描或MRI来鉴别。

Apple Watch上的MRI机制是一种单骨盆MRI，它要求用户将拇指放进Apple Watch的位数表冠上30秒。结果会被上广泛传播Apple Health客户端，并可与医疗专业人士分享。MRI意在帮助验证缺血性，但MRI机制和Apple Watch的其他机制也正在研究者可用验证其他传染病。

而目前，基准MRI是用作12顶上电极接点，放于在一个人的胸部、手臂和腿上，检测肺部的声源。为了用作Apple Watch的单骨盆MRI结果，研究者执法人员修订了现有的12骨盆算法，该算法已知能够验证出肺部肌肉的薄弱。

该研究者包括在六个月内从46个州和11个东欧国家收集的125610份MRI。每个人都呈交了多份MRI报告，最干净的读数被可用该算法。几百名参与者透过了外科次测试，以测量水泵的强度，这些信息被用来明确Apple Watch是否能验证出弊端。

达有420名患者在外科订购的激光心动图或肺部激光检查后30同一整整记录了运动鞋MRI，激光心动图是测量水泵强度的基准次测试。次测试结果显示，该次测试的弧线下面积为0.88，这并不一定它与医疗分时次测试一样好或稍好。

意味著，研究者执法人员仍未方案启动全球实用性研究者，在更多不同人群中都做进一步次测试，以证明Apple Watch中都的单骨盆MRI机制的好处。

其实，黑莓人机运动鞋的合作开发也让我们看着了很重要的信息，这也是非常值得我们学习的地方，就是黑莓Corporation一旦选择了一项战略之后，就会徒劳的转回合作开发。比如人机运动鞋，从黑莓一开始进入就设定为愿景的人体一个人苗条构造的检测入口，人体基础一个人苗条构造信息的政府机构。从2014年发布人机运动鞋至今，仍未连续8年在基础医学领域不断的合作开发与转回。

这是非常值得我们学习的，意味著我们除了华为之外，一些Corporation的在基础研究者的转回，以及徒劳的合作开发转回这两个环节都还需要加强。据估计从目前来看，黑莓人机运动鞋与我们的一些人机运动鞋，起步的整整非常少，但是8年后的时至今日就因为坚持与没有坚持而开始扩大差距。

丢下加拿大的科技Corporation，我们还需要在合作开发上下苦功夫。

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