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近来，华米科技在一个SCI学术期刊Discrete Dynamics in Nature and Society的官网上宣布了一篇论文，名为《Learning from Large-Scale Wearable Device Data for Predicting Epidemics Trend of COVID-19》（依据可穿戴设备大数据猜想新式冠状病毒肺炎的流行趋势）。这篇论文对医疗可穿戴设备获取的大数据怎么运用到包含新冠肺炎在内的大流行病疫情的防控提出了颇有新意的定见。

官方疾控中心计算数据和谷歌医疗大数据的缺陷

医疗大数据的建造并非只需苹果、华米这些医疗可穿戴产品出产公司才在做，各国的官方疾控中心就在做这项作业。在互联网公司中，谷歌也依据来自web查找的信息建立过自己的医疗大数据数据库。但是官方计算的数据依赖各地的检测数据进行汇总，而不同区域受制于检测才干的差异或许会构成不同程度的时效推延。而谷歌的大数据库是依据人们在谷歌网站上查找特定疾病的信息。但是人们在网上查找什么关键词有时候会遭到社会抢手的极大影响而并不完全受本身本来的疾病需求，这就会削弱查找查询与相关疾病的相关性。因而，依据医疗可穿戴设备搜集到的用户身体健康数据比较以上两者就更能反映用户与相关疾病的关联性和实效性。一旦你感染了某种疾病，你的身体健康数据是可以作出特殊反响的。

到2019年，华米现已取得了超过1亿消费者的认可，而且这个用户数据还在不断增长傍边。广泛的用户集体，多样化的数据给研讨华米可穿戴医疗大数据与新冠肺炎疫情猜想奠定了基础。

华米可穿戴设备医疗大数据猜想原理

RHR被称为静息心率，这是华米在内的许多医疗可穿戴设备测量的一项重要健康项目。研讨标明，体温每升高1°C，心率均匀每分钟添加8.5次。众所周知，新冠肺炎给患者带来的症状之一便是发热发烧（当然也有部分患者前期不会产生发热症状）。因而，通过华米手环、手表等可穿戴设备测量用户的RHR，就可以推算出用户的体温是否呈现失常，是否具有符合新冠肺炎症状的身体状况目标，也就能对疫情作出猜想。同时，考虑到新冠肺炎的症状通常是持续数天，因而华米公司在规划新冠肺炎疫情猜想系统时将检测规范定义为至少连续5天的目标呈现失常。

华米数据分析

在这篇论文中，华米通过对2017年7月1日至2020年4月8日约130万名佩带华美设备的用户的去辨认传感器数据进行分析做了对我国、意大利、西班牙等国的疫情分析。这些数据都是通过在隐私政策答应，取得用户授权，答应用于学术研讨的。这130万的用户都至少佩带了100天的华米可穿戴设备，以保证数据的可靠性。

（图片截图自Discrete Dynamics in Nature and Society网站，下同）

如图所示，图中闪现的，对比官方的数据，2020年生理失常率与失常检测算法计算的生理失常率符合较好。此外，不包含新冠肺炎影响的2020年生理失常率曲线与新冠肺炎迸发前的2020年猜想和检测的生理失常率曲线堆叠，这验证了模型的根本可靠性。此后，这三条曲线敏捷上升，说明曲线的上升与新冠肺炎有关，猜想的迸发期也与实际情况相符。

论文中还分析了武汉、北京等5个城市的数据。华米的大数据闪现，武汉市的猜想感染率在1月28日左右抵达峰值，而武汉市官方陈述的确诊感染率在2月8日抵达最大值（这是由于当天对新冠肺炎的确诊规范做出了调整，导致当天忽然急剧添加13436例新确诊病例）。华米的大数据猜想的发病顶峰比官方发布的顶峰提前11天。研讨者以为，疾病刚开始呈现到病毒核酸检测确诊出成果必定存在必定的滞后。假如由症状的呈现来确定，华米的猜想十分符合此前科学的估计。

（华米依据可穿戴医疗大数据猜想意大利疫情数据）

（华米依据可穿戴医疗大数据猜想西班牙疫情数据）

相同，关于意大利和西班牙的新冠确诊峰值的猜想，华米的猜想分别是3月13日和3月18日，比官方发布的数据提前了至少一周。

依据华米可穿戴医疗大数据猜想的缺陷

当然，华米的研讨者也在论文中指出了自己所规划的系统存在的不足。最大的影响来自节假日，如新年、圣诞节等，交通和人口搬运、社交活动，尤其是喝酒对被检测者的生理体征数据带来的影响。比如在喝酒就会让用户的RHR忽然变高。虽然这种偶然性行为对全体大数据的影响会被大量的样本数据稀释，尤其是华米的系统是要求检测数据连续5天呈现失常才被断定和疫情有关。但假如是遇上了长达一个星期假日的新年，连续5天以上喝酒的人数就会大大添加，就有或许构成数据的失真。所以，规划这个系统还需要对节假日的影响进行消除。