自消费者对联网可穿戴设备的喜爱首次生根发芽以来，已经过去了十多年。在这些年中，十亿计的消费者购买了这种设备，今天我们可以使用可穿戴设备监测我们的活动，敦促我们锻炼及当我们锻炼时向我们表示祝贺，并处理我们的电话和信息。
这种多功能性是最新一代可穿戴设备的一个特点，但它们的发展还远未结束。如今，它们的功能已经远远超出了基本的活动追踪器，并已扩展到了监测紧急医疗情况，提供生理机能信息来帮助预防和管理疾病的设备。
管理我们的健康
推动这一转变的三个关键因素是：消费者需求、新冠疫情以及技术本身的日益成熟。根据分析师GWI的研究，虽然消费者仍然认为健身追踪是购买可穿戴设备的主要原因，但近一半的用户也希望他们的可穿戴设备能监测自己的健康状况。20%的人也很看重它帮助医生管理我们健康的能力。
2020年3月，美国食品和药物管理局(FDA，美国一家确保医疗设备安全性和有效性的机构)发布了一项新政策，允许FDA批准的非侵入性生命体征测量设备的制造商扩大其设备的使用范围，以便医疗服务提供商可以使用它们远程监控患者。包括可以测量体温、呼吸频率、心率和血压的可穿戴设备。
“可穿戴健康设备”的兴起
“可穿戴健康设备”的兴起见证了众多“可穿戴健康设备”的快速发展和部署。这些设备提供了一种向当局通报新冠病毒感染可能性的手段，而不需要个人亲自前往本已紧张的医疗机构进行检测。可穿戴设备还可以生成丰富的数据，使医疗专业人员能够根据这些数据提供个性化的健康决策，做出更早的诊断，并确保处方符合医疗目的。
医学界广泛认可可穿戴设备帮助他们实现更好的诊断和治疗的潜力。不过，问题是，谁来筛选和分析这类设备采集的大量数据，从而让医生在临床中理解这些数据？
强大的无线技术
答案在于可穿戴技术代表医学专业进行繁重计算工作的能力。如今，高级可穿戴设备采用的无线SoC和SiP都具备先进的设计，来支持机器学习(ML)算法处理大量数据，并迅速显示可能预示潜在健康问题的异常。这样，这些芯片就有可能让可穿戴设备的开发者探索出一些方法，有选择地为医生提供他们所需要的信息，从而做出快速、准确的临床决策，并忽略无关的“噪音”。
Edge Impulse 领域的专家。Edge Impulse与Nordic Semiconductor的合作使开发人员受益于简单、易用的机器学习功能。而这是Nordic的nRF52和nnRF53系列多协议SoC以及其基于蜂窝物联网的nRF9160 SiP的标配，可用于医疗以及其他通过蜂窝网络将数据直接传输到云的应用。
处理海量数据的微型机器学习
这些微型无线芯片上的嵌入机器学习和大数据功能，将使可穿戴设备超越基本的健康或计步应用，迈向多功能医疗解决方案。它们还可以为医疗保健提供商提供可靠而精确的诊断、治疗、跟踪和疾病预防数据。
也有越来越多的研究表明，当人工智能能够做出比人类更好的决策时——通过以与我们不同的方式解决问题、重现人类的试错，然后一遍又一遍地检查我们的工作——它通过让我们接触不同的运算和理解数据的方式，也会让我们自己做出更好的决策。这样的研究为基于人工智能和机器学习的未来可穿戴设备提供了无限的可能，使它们能够帮助医疗专业人员并改善他们的决策。