可穿戴设备在健康监测中**存在种族偏见问题**，主要体现在以下几个方面： - **数据准确性差异** - 不同种族人群的身体特征、生理参数范围存在差异。例如，深色皮肤人群的肤色会影响光电容积脉搏波描记法（PPG）传感器对心率、血氧饱和度等指标的监测准确性。在检测相同生理状态时，可穿戴设备可能在深色皮肤个体上产生更大的测量误差，导致数据不准确，进而影响基于这些数据的健康评估。 - **算法偏差** - 可穿戴设备中的算法是基于特定人群的数据进行训练的，而这些数据往往以某一种族或地区的人群为主。当应用于其他种族时，算法可能无法准确识别和解读不同种族人群独特的生理特征和健康模式，从而产生偏差。 - **健康风险评估偏差** - 基于可穿戴设备数据建立的健康风险评估模型可能因种族差异而不准确。例如，某些心血管疾病风险评估模型在不同种族中的预测能力不同，对白人的预测准确性较高，但对黑人等其他种族可能存在高估或低估风险的情况，导致针对不同种族人群的健康干预措施不够精准。