华米科技发表SCI论文：可穿戴设备大数据助力疫情监测预警

　　面对今年以来的新冠肺炎疫情，华米科技(NYSE:HMI)一直致力于通过可穿戴设备大数据和人工智能技术，对疫情趋势进行分析和预测。近日，其研究再获新进展，SCI学术期刊Discrete Dynamics in Nature and Society在线发表了华米科技题为“Learning from large-scale wearable device data for predicting epidemics trend of COVID-19”(基于可穿戴设备大数据预测COVID-19的流行趋势)的研究论文。该研究证明了可穿戴设备的健康监测能力可在流行病预警和公共卫生管理中发挥重要作用，为建立大规模流行病监测系统提供了新思路，有助于提高公共卫生监测、预测效率。

　　新冠肺炎的常见症状为发热、咳嗽、疲劳等，在该项研究中，华米科技的研究人员基于智能可穿戴设备采集了与上述症状相关的心率、活动、睡眠等生理体征指标，凭借大数据和人工智能算法建立起预测模型，为预测新冠肺炎流行趋势提供了新方法。

　　根据医学研究，人体体温每升高1℃，心率增加约8.5 bpm。基于此，可将新冠肺炎或流感类疾病的发热症状引起的心率升高，作为生理异常检测方法的出发点。研究人员将单个用户连续5天静息心率比个人均值高出1.5个标准差，并且睡眠时长不少于个人均值0.5个标准差，作为异常判断标准。

　　为区分新冠肺炎和其他流感类疾病，华米还研发了可预测新冠肺炎趋势的异构神经网络回归模型，该模型综合考虑了假日、天气、季节、历史周期性生理异常及普通流感发热引起的异常等因素的影响，模拟出了由新冠肺炎引发的异常率流行趋势。

　　本次研究共采集了武汉、北京、深圳、合肥、南京等地共计超过40万个样本数据，包括心率、活动和睡眠时间等维度。考虑到不同地区气候及生活方式差异对新冠疫情的影响，工作人员对每个地区均单独训练了区域模型。

　　预测模型分析结果显示，武汉、北京、深圳、合肥和南京，每个城市的感染率预测曲线都有一个明显的爆发期，分析结果可以与各城市的疫情发展趋势相对应。以武汉为例，模型预测的感染率在1月28日达到峰值，而武汉新增确诊在2月7日出现一个近2000人的峰值，预测的感染率高峰较官方报告的武汉新增确诊峰值提前10天。因新冠肺炎从感染到出现症状及确诊存在滞后性，该模型推演结果也与中国疾控中心对于新冠病毒肺炎的回顾性研究结果相一致。(武汉2月12日后的数据被省略，因确诊标准于当日发生变化，导致新确诊病例急剧增加13436例。)

　　此外，饮酒导致的心率加速、睡眠不规律、旅途疲劳等导致体质下降、大规模迁徙和走访带来的交叉感染风险、个体的其他疾病等因素，都可能会干扰生理异常检测计算结果，研究人员将针对这些干扰因素对预测模型进行持续优化。

　　华米科技是全球领先的智能可穿戴创新公司，以“科技连接健康”为使命，始终关注科技健康前沿领域的相关研究。其智能设备累计出货量已经超过一亿台，拥有海量的运动健康数据和丰富的大数据分析经验。

　　自新冠疫情暴发以来，华米科技捐助物资和基金共达1150万元，并积极利用自身技术和创新优势，有针对性地为抗击疫情提供支持。如推出“米动健康助手小程序”，提供新冠肺炎症状自测功能，帮助民众提前甄别和预防新冠病毒；为缓解疫情下医患心理压力问题，研发了智能减压手表，并由第三方机构捐赠至武汉一线。此外，华米科技还通过开展新冠肺炎康复关爱计划等，帮助病患进行健康管理。

　　目前，华米科技还与钟南山院士领衔的广州呼吸健康研究院/国家呼吸系统疾病临床医学研究中心、广东省南山医药创新研究院进行合作，基于华米科技腕部可穿戴技术及人工智能算法的积累，联合开展“新冠肺炎出院后随访及康复管理”项目，并将对流行性疾病预测、预警系统等开展联合攻关。