Garmin 智能手环数据或可提前预测恐慌发作
台湾大学生物医学电子与信息学研究所（BEBI）的三项长期研究表明，通过分析 GarminSmart 智能手环收集的生理数据（如心率、活动量、睡眠）并结合问卷与环境信息，可提前预测恐慌发作。该研究为恐慌症患者提供了更及时、个性化的管理方案。
恐慌发作的本质与预测挑战
恐慌发作是一种以突发性强烈焦虑为核心的心理生理反应，常伴随心悸、出汗、颤抖等躯体症状。其诱因多与心理压力或特定情境相关 —— 例如引发广场恐惧症（即对”无法逃脱”场景的恐惧）的封闭空间或人群密集环境。然而，当前针对反复性恐慌发作的研究仍存在显著局限：基于真实生活场景的预测模型开发尚处起步阶段，现有研究多依赖实验室环境数据，难以完全还原日常情境中的动态变化。
研究亮点
- 预测能力：机器学习模型结合 Garmin 手环数据，能以超过 92% 的准确率预测未来一周内的恐慌发作，最早可提前 7 天预警。
- 关键指标：研究发现，维持静息心率 55–60 bpm、每日活动量（如爬 9 层以上楼梯）、睡眠时间 6.5–10.5 小时（含 50 分钟以上深度睡眠）等指标有助于降低发作风险。
- 患者反馈：参与者通过手环和 App 自我监测后，症状控制能力和自我掌控感显著提升。
技术应用与临床价值
- 工具选择：Garmin 手环因续航长达 7 天、可全天佩戴，被选为理想监测设备。
- 远程管理：结合预测模型的移动辅助计划，使患者能通过 App 与医生远程沟通，获得个性化建议，改善治疗依从性。
- 研究意义：该成果不仅帮助患者提前干预，也为临床医师提供了客观数据支持，以优化治疗方案。
未来方向
研究人员计划进一步验证模型的普适性，并探索其他可穿戴设备在心理健康管理中的应用潜力。
了解更多信息，请访问 www.garmin.com/third-party-studies-overview 获取其他研究项目。所有关于研究和临床试验的信息均可在这里找到。
Garmin 设备并非设计或旨在监测或诊断疾病或任何医疗状况。有关指标准确性的信息请在这里查找。
相关研究文献索引：
1 JMIR Medical Informatics – 使用可穿戴设备和机器学习预测惊恐发作：开发与队列研究2 Sleep, physical activity and panic attacks: 基于智能手表、深度学习及可解释人工智能模型的两年期前瞻性队列研究（PubMed 收录）3 Enhancing panic disorder treatment with mobile-aided case management: 基于三年队列分析的探索性研究（PubMed 收录）
