Google Research 演示如何用可穿戴数据构建 CKM 风险画像与个性化指导

Google Research 介绍基于可穿戴数据的可教练健康年龄（CHA）模型与传感器世界模型（SensorWM），用于心血管-肾脏-代谢（CKM）风险画像。该框架利用超过 220 万周的可穿戴数据训练 SensorWM，模拟未来 12 周的“反事实”健康轨迹，并结合语言模型智能体生成经临床验证的个性化指导计划。研究证实 CHA 能显著改善疾病风险预测，并优于仅依赖日历年龄的传统生物钟。