可穿戴设备对健康监测的影响是一个复杂的问题，涉及技术、社会和经济因素。虽然可穿戴设备有潜力改善健康结果，但它们也可能延续现有的健康差距，包括种族偏见。 **可穿戴设备中可能存在的偏见：** 1. **肤色**: 皮肤色调较深的个体的皮肤色素可能会干扰可穿戴设备的光学传感器，从而导致准确性和可靠性降低。这是一个已知的问题，例如在脉搏氧饱和度监测中。 2. **肌肉质量和体成分**: 可穿戴设备通常依赖于对体成分（例如，脂肪与肌肉质量）和运动模式的假设，这些假设可能不适用于具有不同体型的个体。这可能导致对卡路里消耗、活动水平等指标的估计不准确。 3. **人口特定数据集**: 训练可穿戴设备算法的数据集可能不反映种族和民族多样性，从而导致对边缘化群体的模型准确性和有效性降低。 4. **社会经济因素**: 可穿戴设备的获取和使用受到社会经济地位（SES）的影响，SES与种族和民族身份有关。这可能导致健康监测和干预的机会不均等。 5. **语言和文化障碍**: 可穿戴设备可能不适应不同语言或文化环境，这可能导致人们难以使用这些设备，尤其是对于有语言障碍或有限健康素养的个人。 **作用机制的偏见示例：** 1. **Fitbit ?i Apple Watch 中的偏见**: 研究表明，这些设备在皮肤色较深的个体中可能不太准确，这可能导致错误的健康指标和干预措施。 2. **基础代谢率（BMR）估算中的偏见**: 一个研究发现，一些可穿戴设备使用的 BMR 方程式对非裔美国人和西班牙裔美国人产生了偏见，导致对卡路里需求的估算错误。 3. **心脏病风险评估中的偏见**: 一个研究发现，流行的可穿戴设备可能会低估某些种族和民族群体的心脏病风险，可能导致延迟或不充分的干预。 **为了减轻偏见：** 1. **数据多样性和包容性**：确保开发可穿戴设备时使用的数据集是多样化的，反映了不同人口的特征。 2. **算法审计**：定期审计和测试可穿戴设备中的算法，寻找种族和民族偏差，采取纠正措施。 3. **文化能力**：设计考虑多样化语言、文化背景和社会经济因素的可穿戴设备。 4. **包容性用户测试**：以多样化的人口参与用户测试和反馈机制，确保可穿戴设备满足不同用户的需求。 5. **监管监督**：鼓励监管机构关注可穿戴设备中的偏差问题，并制定减轻偏差和促进公平的指导方针。 **结论**: 虽然可穿戴设备有潜力改善健康监测和结果，但也可能延续现有的健康差距，包括种族偏见。认识到这些偏见并采取积极措施来减轻它们对于确保可穿戴设备为所有人提供的好处是平等和公平的至关重要。