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蘋果公司近期在其官方機器學習研究博客上發布了一項新研究，探索如何通過 Apple Watch 的光學傳感器和人工智能技術，提取更深層次的心血管健康數據。這項研究并未提及任何具體產品，而是聚焦于基礎性算法模型的開發，為未來可穿戴設備在健康監測領域的應用奠定了技術基礎。

在即將推出的 watchOS 26 系統中，Apple Watch 將新增一項名為“高血壓提醒”的功能。該功能通過分析設備內置的光學心率傳感器在 30 天內的持續數據，識別可能的高血壓趨勢。一旦檢測到異常模式，用戶將收到提醒。不過，蘋果強調，這項功能并非用于醫療診斷，也無法覆蓋所有高血壓情況。

與傳統的瞬時血壓測量不同，Apple Watch 的算法更側重于分析長期的血管反應趨勢，而不是提供精確的實時血流動力學參數。這種設計使得設備能夠在不干擾用戶日常生活的前提下，實現連續的心血管健康監測。

這項研究的核心在于探索一種“混合建模”方法，將血流動力學仿真與大量未標注的臨床數據結合，以從光電容積描記信號（PPG）中估算心血管生物標志物。研究人員指出，Apple Watch 所使用的光學傳感技術本質上是一種 PPG 傳感器，盡管其信號特征與傳統指端 PPG 不盡相同。

研究人員首先獲取了兩個大規模數據集：一個是帶有標注的模擬動脈壓波形（Arterial Pressure Waveform, APW）數據集，另一個是包含真實世界 APW 與 PPG 同步采集的數據集。他們利用這些數據訓練了一個生成模型，使其能夠將 PPG 信號映射到對應的 APW 波形上。

隨后，研究人員將生成的 APW 波形輸入到第二個模型中，該模型被訓練用于從 APW 估算如每搏輸出量（stroke volume）和心輸出量（cardiac output）等關鍵心臟參數。第二個模型的訓練依賴于模擬 APW 數據，同時結合了已知的心血管參數值。

在最終處理階段，系統會對每個 PPG 片段生成多個可能的 APW 波形，并從中計算出多個心血管參數的估計值，再通過取平均的方式得出最終結果，并評估其不確定性。這種方式不僅提升了估算的穩定性，還為后續的臨床決策提供了更可靠的數據支持。

為了驗證模型的性能，研究團隊使用了一個獨立數據集，其中包括 128 名接受非心臟手術患者的 APW 與 PPG 信號，以及對應的心血管參數標簽。測試結果表明，該方法能夠準確捕捉每搏輸出量和心輸出量的變化趨勢，盡管在絕對數值預測方面仍有提升空間。與現有技術相比，該方法展現了更優的性能。

研究人員認為，這一混合建模方法通過引入仿真數據，有效克服了傳統純數據驅動方法因標注數據不足而受到的限制。他們進一步指出，與以往將生理模型與神經網絡結合的混合建模方式不同，該方法通過模擬貝葉斯推斷（SBI）將物理知識融入模型結構中，從而提升了整體建模的靈活性和泛化能力。

該研究還強調，PPG 信號在心血管健康監測中具有更高的信息潛力。盡管目前在某些復雜生物標志物的絕對值預測上仍面臨挑戰，但研究團隊認為，這一方向仍是未來研究的重要目標。未來的改進可以包括探索不同的生成模型或模型架構，同時也可以將當前針對指端 PPG 的學習策略應用于其他類型的可穿戴 PPG 設備，從而實現更廣泛、更持久的心臟生物標志物監測。

盡管蘋果尚未透露是否會將這些研究成果集成到未來的 Apple Watch 產品中，但這項研究無疑展示了該公司在傳感器技術創新和 AI 驅動健康監測方面持續探索的積極姿態。通過挖掘現有傳感器的潛力，蘋果正在為用戶提供更深入、更主動的健康管理工具。

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