AI 如何從 Apple Watch 光學感測器中挖掘更深層心臟數據?
蘋果長年投入健康科技,Apple Watch 的光學心率感測器已能監測心率、血氧與節律,而 watchOS 26 進一步加入「高血壓通知」,藉由分析 30 天內血管對心跳的反應,協助找出可能存在高血壓風險的使用者。如今,蘋果最新一篇研究論文顯示,公司正探索如何透過 AI,從相同的光學感測器中挖掘出更深層、過去無法取得的心血管資訊。
值得注意的是,研究論文本身未提到 Apple Watch,也未宣示任何未來產品方向,屬於蘋果機器學習研究團隊的基礎科學研究。這也顯示出蘋果正在尋找方法,讓現有感測器的資料價值被充分放大。
AI 如何從 PPG 推估更多心臟參數
這項名為 《混合式光體積描記法建模,用於非侵入性心血管參數監測》 的研究試圖回答一個問題:
既然 Apple Watch 使用的 PPG(光體積描記法)是非侵入式光測訊號,那能否靠 AI 推估更深層的心臟數據?
研究團隊採用「混合式模型」方法:
先建立大量模擬的動脈壓力波(APW)資料,並收集真實世界同步量測的 APW 與 PPG。
再利用生成模型學習 PPG 與 APW 之間的關聯,推算出 PPG 對應的 APW 形態。
最後將推算出的 APW 送入第二個模型,推估如「搏出量」(Stroke Volume)與「心輸出量」(Cardiac Output)等心血管生物標記。

(Source:arxiv)
研究團隊使用來自 128 名接受非心臟手術患者的真實資料來驗證模型。結果顯示,模型能準確追蹤心臟指標趨勢,雖然仍無法精準給出絕對值,但整體表現已優於現有技術。
換言之,單靠一個手指脈搏感測器,甚至可能是 Apple Watch 內的光學感測器,透過 AI 就可能取得比今日更多、更深、更長期的心血管資訊。
蘋果正在朝長期心臟監測前進
watchOS 26 的高血壓通知功能,不依靠瞬間測量,而是分析 30 天間的血管反應趨勢。這項研究則進一步展示蘋果正在探索如何讓光學感測器看得更深,並讓 AI 幫忙推算複雜的血流動力學參數。
(Source:arxiv)
這意味著未來可能出現「更細緻的心血管趨勢分析」、「被動式、長期監測複雜心臟指標的能力」、「不需額外硬體即可提升健康功能的可能性」。雖然研究中明確指出,目前模型的精準度仍有限,但其架構可擴展、具彈性,未來可應用於穿戴式 PPG。
(Source:arxiv)
但要注意的是,這篇研究沒有宣告任何產品規畫,但它呈現一個明確訊號「蘋果正在探索如何讓現有感測器的價值倍增,並有可能為長期心臟監測鋪路。」
研究的最後也強調,未來可在穿戴式光學感測器上採用類似策略,開啟被動、長期監測心臟生物標記的可能性,這與 Apple Watch 的定位高度吻合。
對投入健康科技已逾十年的蘋果而言,這可能是下一個重要方向,不靠更多硬體,而是靠 AI 讓現有感測器變得更聰明。
(首圖來源:蘋果)
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