可穿戴设备在健康监测中的种族偏见问题确实存在，并且已引起学术界和行业的关注。这一问题主要源于技术设计、数据偏向性和算法局限性等多方面因素。以下是详细分析： --- ### **1. 数据代表性不足** - **训练数据的种族失衡**：大多数健康监测算法的开发依赖于特定人群（通常是白人或其他多数族群）的生物数据（如心率、血氧、皮肤电反应等）。若数据集中缺乏多样性，算法对其他肤色或种族的适应性可能下降。 - **典型案例**：2020年《自然》期刊的研究指出，某些基于光电容积图（PPG）的血氧监测设备在深肤色人群中的误差率更高，因为传感器对深色皮肤的光吸收率差异未被充分校准。 - **生理差异未被纳入模型**：不同种族在生理指标（如血压基线、心率变异性）上可能存在差异，但算法若未针对这些差异调整，可能导致误判。例如，非裔美国人高血压发病率较高，但设备校准可能未考虑这一群体特征。 --- ### **2. 技术设计的局限性** - **光学传感器的肤色偏差**：光电传感器（如心率、血氧监测）依赖光线穿透皮肤后的反射信号。深色皮肤中的黑色素会吸收更多光线，导致信号质量下降。早期设备可能未针对这一物理特性进行优化。 - **穿戴位置的影响**：某些种族群体的毛发密度或皮肤纹理差异可能影响设备与皮肤的接触，进一步降低数据准确性。 --- ### **3. 算法与验证的缺陷** - **算法偏见（Algorithmic Bias）**：机器学习模型若在训练阶段未涵盖多样化的种族数据，其输出结果可能隐含偏见。例如，美国FDA对AI医疗设备的审查指南（2023年）特别强调需验证算法在不同种族中的效能。 - **临床验证的缺失**：许多设备在上市前的临床试验参与者以白人为主，导致对其他种族的适用性存疑。2021年哈佛大学研究发现，76%的心血管健康研究数据来自欧美白人。 --- ### **4. 行业改进措施** - **数据多样化**：苹果、Fitbit等公司已开始公开招募多样化受试者以改进算法。例如，Apple Heart Study新增了非裔和拉丁裔人群的数据收集。 - **硬件迭代**：部分厂商通过多波长传感器或自适应算法调整来减少肤色影响。 - **政策与标准**：美国FDA要求厂商提交种族差异分析报告，欧盟《AI法案》也将健康设备的公平性纳入监管范围。 --- ### **5. 用户的应对建议** - **选择性使用**：深肤色用户可选择明确标注支持多肤色校准的设备（如最新款Apple Watch或Fitbit Charge 6）。 - **交叉验证**：对关键指标（如血氧）建议与传统医疗设备比对，尤其在出现异常值时。 - **参与反馈**：通过厂商渠道报告数据异常，推动技术改进。 --- ### **总结** 可穿戴设备的种族偏见是技术普惠性面临的现实挑战，但通过数据多样性、硬件创新和监管干预，行业正在逐步改善这一问题。消费者在选购时可关注厂商的包容性声明和第三方评测，以做出更明智的选择。