心脏病专家大卫·考医生已经习惯了患者带着可穿戴设备的数据走进诊室。五月底的一个周三早晨也不例外：一位患者给他看了智能手环上让她担心的数据。
“大概70%的数据，我临床上根本不知道该怎么处理，因为那些都是公司编造出来的，”科罗拉多大学医学院心脏病学副教授考说。“然后有两样东西非常有用，如果她没有戴设备，我们根本不会知道。”
十多年来，类似场景在全美各地不断上演，患者和医生都在努力应对可穿戴技术产生的海量指标。
“你就像面对一个消防水管，各种信息喷涌而出，”考说。“通常你得查一下才能勉强知道怎么评论，而且没有数字化的方式总结或支持临床医生理解该怎么处理。”
根据Statista数据，超过30%的美国成年人拥有健身或健康可穿戴设备。心率、血压、睡眠模式、压力、血氧——人类个体从未被如此量化过。然而， episodic 医疗系统并非为容纳持续的健康数据流而设计。
“尽管医生相信它的效用，但他们的系统、基础设施以及包括时间和人员在内的资源，并没有准备好接收和利用这些数据，”阿拉巴马大学伯明翰分校市场营销教学副教授雷姆·肖雷巴说，她最近在《消费者事务杂志》上合著了一篇报告。
一个关键问题是将可穿戴数据整合到电子健康记录中。吸收这些数据需要两家大公司拥有的两个独立云平台相互通信，并保证患者匹配。“这完全是狂野西部，”旧金山大学医学教授、加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校联合计算精准健康项目联合主任艾达·西姆博士说。
即使数据可以导入，提供者也要处理众多专有平台的账户和登录信息，治理仍然模糊——医生是否需要你连续三个月每五分钟的心率数据？同时，“恢复”和“压力”等指标无法直接转化为临床环境，有效性担忧造成了“职业困境”——忽视数据可能疏远积极参与的患者，而根据不准确的读数采取行动则可能造成伤害。
路易斯安那州巴吞鲁日市圣母湖地区医疗中心电生理学家肯尼斯·西维罗博士回忆2009年Fitbit上市时的情况。一位老年妇女在她的iPad上加载了看起来像房颤的数据。“就在那时，我开始相信可穿戴设备，”他说。
可穿戴设备拯救了生命——Apple Watch对心律不齐的警报已有充分记录。三星在2025年收购了护理协调平台Xealth，该平台与最大的电子健康记录供应商Epic集成。西维罗希望AI工具能帮助综合“数字雪崩”，并通过大型语言模型创建个性化护理，尽管HIPAA不适用于聊天机器人。
考说科罗拉多大学正在研究解决方案：“如何将运营中的电子健康记录与某种智能支持结合起来，消耗所有外部可穿戴数据，并以大家公认有用的方式处理？”西姆正在帮助构建JupyterHealth，这是一个开源平台，旨在避免将基础设施交到企业手中。“健康是公共产品，”她说。
美国神经病学学会在三月份发布了针对神经科医生的可穿戴设备指南。随着更多人佩戴设备，西姆希望人们记住，图表不是魔法钥匙——诊断人类不像更换汽车化油器。