本周发表的一篇研究论文列出了来自礼来（Eli Lilly）、苹果（Apple）和Evidation Health的研究人员，这篇论文名为“从消费者级多模态传感器中探索现实世界中的认知障碍测量方法”，探讨了智能手表设备的传感器数据和身体活动信息能否被进一步挖掘，去显示认知障碍的生理和行为特征。

这篇论文的摘要提到检测人群数量，以及收集数据的情况：

可穿戴设备和移动计算平台（智能手机、智能手表、平板电脑）的普及和技术进步，以及多种传感器模式的集成，使患者日常活动能够得到持续监测。这些丰富的纵向信息可以挖掘认知障碍的生理和行为特征，为及时、经济有效地检测轻度认知功能障碍（MCI）提供新途径。

在这项工作中，我们提出采用一个平台，用不引人注意方式监测认知障碍症状。我们展示了在Eli Lilly探索性数字评估研究，该平台收集了16TB数据。为期12周的可行性研究，监测了31名认知障碍患者和82名无认知障碍患者在正常生活条件下的情况。我们描述了如何谨慎地使用数据统一、时间对齐和输入技术来处理真实环境中固有的数据缺失率，并最终展示了这些完全不同的数据的实用价值，这些数据基于纯粹从设备数据计算出来的特征来区分症状和健康对照组。

研究称，这些数据能够用来区分早期认知障碍患者和健康人群。

认知能力下降症状的人打字速度更慢，打字频率更低，更依赖于支持应用程序，发送的短信也更少。由于需要更多的分析，这项研究还没有得出更多结论。

Evidation公司联合创始人克里斯汀·莱姆克（Christine Lemke）在接受CNBC采访时表示，这项研究使用了从iPhone、Apple Watch和Beddit睡眠监视器中收集的数据。Beddit是2017年苹果收购了的睡眠监控软件开发公司。

据世界卫生组织统计，全球有5000万人患有痴呆症，每年有近1000万新病例出现。早期发现痴呆症是很重要的，即便疾病的无法根治，早期诊断也可以更好地控制症状和改善生活质量。

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