通过可穿戴技术收集的数据可以预测疾病发作，时间可达七周之前。 研究表明，西奈山的科学家们发现，可穿戴设备可以检测、区分和预测炎症性肠病（IBD）患者症状恶化和炎症加重的阶段。 这是此类研究的首次发布。
研究结果于1月16日发表在《胃肠病学》期刊，表明可穿戴技术有潜力预测IBD的发作，从而通过常用的商业设备实现对疾病的持续监测。 “当前监测疾病的方法需要患者与医疗专业人员之间的直接互动，无论是通过门诊就诊、血液或粪便实验室检测还是结肠镜等程序。此外，这些方法通常只在一个时刻评估病情，并且通常是侵入性或不切实际的，”这项研究的主要作者、数字健康哈索·普拉特纳研究所的临床主任罗伯特·赫尔滕博士（MD）解释道，同时他也是西奈山埃肯医学院医学（胃肠病学）及人工智能与人类健康的副教授。 “我们的研究表明，广泛使用的可穿戴设备——如苹果手表、Fitbit和Oura Ring——是监测类似IBD等慢性炎症性疾病的宝贵工具。这一创新实现了远程、持续的疾病跟踪，可能是实时的。”
IBD是一种长期状态，可以导致肠道炎症，在美国影响超过240万人。西奈山的研究人员研究了来自36个州的300多名被诊断为溃疡性结肠炎或克罗恩病（这两种是IBD的主要形式）的参与者。这些参与者佩戴了可穿戴设备，完成了每日症状调查，并提供了血液和粪便样本以评估炎症。
调查显示，心率变异性（神经系统活动的一种衡量指标）、心率、氧气水平和每日身体活动——由可穿戴设备跟踪——在炎症或症状发作期间显著改变。此外，这些生理指标在症状缺失时也能有效检测炎症，并能区分症状是否由活跃的肠道炎症引起。重要的是，研究人员观察到，这些可穿戴设备的数据指标可以提前7周发生变化，即在发作发生之前。
该团队现在正在将类似的方法应用于其他慢性炎症性疾病，如类风湿性关节炎，并利用人工智能创建算法，利用可穿戴设备的数据来预测个体的发作。“这些结果为通过我们之前未曾想象的方法使用可穿戴技术进行健康监测和疾病管理铺平了道路，”赫尔滕博士说。“我们希望这种方法未来将显著改善我们患者的生活质量。”
