认知健康指的是大脑在神经稳定性、情绪调节、记忆力等方面的功能。利用具备人工智能功能的可穿戴设备，我们可以超越传统的健身追踪器，将其功能扩展到能够分析各种生物标志物、睡眠数据、面部或眼部信号以及其他一系列数据点的设备，并将这些数据综合起来以评估认知健康状况。这些设备可以以腕表、眼镜、入耳式传感器甚至贴片的形式佩戴，从而提供持续不断的实时数据分析和反馈。
回顾性数据让位于预测性洞察
目前大多数可穿戴设备向用户提供回顾性数据，向用户或临床医生展示已经发生的事件。后续行动则发生在事件发生之后：例如，患者的心脏科医生收到房颤警报，或者用户在连续三天睡眠不足后意识到需要调整睡姿。
预测性人工智能利用模型来识别各种数据点中超出既定规范的趋势和异常情况。当这种智能在设备边缘运行时，这些解决方案可以提供不依赖云连接的实时洞察，同时还能保护用户隐私。这种扩展功能能够实现更早的临床干预，从而挽救生命，同时也为可穿戴设备与联网系统集成，实现更智能的健康监测铺平了道路。
这种向设备端智能的转变正在塑造可穿戴设备的商业发展路线图。据 Gartner 预测，到 2028 年，全球可穿戴电子设备市场规模预计将超过 900 亿美元。Gartner 还预测，到 2027 年，30% 的智能手表将具备设备端人工智能 (AI) 功能;到 2028 年，超过 50% 的智能手表将具备非侵入式健康监测功能，包括糖尿病监测。
智能源自多方
随着认知健康和其他类似可穿戴设备的普及和功能的增强，该行业正面临着从数据收集到数据解读的转变。
如今的可穿戴设备能够收集越来越多的生理数据，但它们难以将这些信息分析为可靠的认知洞察或预测。心率变异性、睡眠模式、步态变化等运动特征以及其他数据点可能被孤立地处理，这限制了它们在预测通常较为细微的认知变化方面的效用。
具备预测性人工智能的可穿戴设备可以将多种生理症状和生物标志物整合起来，在问题出现之前发现趋势和偏差。这种多模态系统能够融合生理和行为信号，识别和解读整个系统中的各种模式。它可以关联信号随时间的变化(例如，一个人的健康状况是在恶化还是在改善)，从而提供基于情境的认知状态预测视图。
实时分析与实际应用相结合
随着预测智能技术越来越接近数据生成地——人体，边缘人工智能发挥着至关重要的作用。直接在设备上运行的人工智能推理能够实现持续的实时分析，而无需担心带宽或延迟问题。它还可以缩小设备尺寸，通过开发不显眼、紧凑的设备来提升实用性和易用性，并延长电池续航时间。以边缘为中心的策略能够更快地提供洞察，同时还能减轻网络负载，并提高用户接受度，因为用户可以确信他们的医疗数据安全地存储在设备中，并能获得直接反馈，从而调整自身行为，改善日常生活。
例如，总部位于阿曼的科技公司 Onsor Technologies 提供了一种人工智能智能眼镜，该眼镜可以分析眼镜上的实时传感器数据，从而提前最多一小时预测佩戴者癫痫发作的可能性。这项技术运行在一个超高效的神经形态处理器上，该处理器是独立式边缘人工智能解决方案的一部分。它无需任何外部设备、订阅或网络连接即可运行。该解决方案突破了人工智能和物联网的界限，并凸显了认知健康领域类似突破的潜力。
预测智能在设备端保持私密性
使用多模态预测人工智能的可穿戴设备会生成大量敏感的生理和行为数据。当这些数据上传到云端进行分析时，无论在数据传输过程中还是存储状态下，都会引发隐私和安全方面的担忧。设备端将处理和智能功能转移到可穿戴设备本身，因此无需通过网络发送数据即可进行异常检测。
这种方法大大减少了个人数据的暴露，使用户拥有更多控制权，同时还能提供实时不间断监测的优势。由于舒适性和隐私性的提升，提供基于智能的可操作洞察并进行本地处理，可能会在2026年进一步推动认知健康和其他可穿戴设备的普及。
网络对于大规模认知健康仍然至关重要
随着预测性人工智能可穿戴设备的功能日益强大，其价值取决于网络连接。边缘处理意味着对云连接的依赖性降低，但实际部署仍然需要聚合洞察、执行更新以及与其他设备集成。因此，仍然需要高带宽、低延迟的网络，例如 5G、专用 LTE 和低功耗广域网，这些网络都能帮助可穿戴设备大规模地提供实时智能。这可以支持个人用户和健康生态系统，从而改善患者预后并构建更高级的分析功能。运营商可以通过将边缘人工智能与强大的网络基础设施相结合来实现持续监测。同时，他们还可以降低网络拥塞并保护数据隐私，从而为下一代互联认知健康和其他可穿戴设备奠定基础。
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