苹果最近又搞了个大新闻，宣称结合Apple Watch传感器数据和Apple Health的全部健康数据，就能精准预测怀孕。听起来是不是挺玄乎？但这就是他们那篇最新学术论文《超越传感器数据：可穿戴设备行为数据基础模型提升健康预测》里，洋洋洒洒说的一堆废话。这篇论文大致内容就是，通过Apple Watch这类设备收集各种健康传感器数据，然后进行所谓的“结合”。
这玩意儿可以说是他们之前研究的“升级版”，之前那研究包罗万象，从月经周期到听力损失，什么都沾点边。现在好了，他们琢磨出了一个“新花样”：把可穿戴传感器数据跟步数这种“物理测量”结合起来，就能搞一个“怀孕探测器”。
论文里是这么吹的：“这种组合对于预测怀孕来说，表现异常出色。”还煞有介事地解释说，这是因为“怀孕会导致个体基本生理发生显著变化，这些变化能通过原始传感器追踪到；同时，个体行为也会发生显著变化，这些变化则通过运动时长、步数、步态等衍生指标来衡量。”
根据苹果这份还没经过同行评审的论文数据，研究人员声称他们预测怀孕的成功率高达92%。同样的“套路”，预测糖尿病的成功率是82%，而预测普通感染的成功率只有76%。话说回来，这个数据是不是有点“选择性突出”了？怀孕92%，糖尿病82%，普通感染76%，这数据递减的趋势，多少让人有点玩味。
研究人员据说收集了“385名独一无二的参与者中，430例阴道分娩或剖腹产分娩的怀孕数据”，然后与“24225名50岁以下未怀孕的女性参与者”的数据进行比较。这数据量听起来是挺大，但具体样本分布和研究方法还没经过第三方验证，很难说其普适性到底有多高。
他们还煞有介事地表示，这些数据来自每位女性一周的连续监测，因为这项研究结合了“跨时间”和“跨多设备传感器”的数据。就这？一周的数据能代表什么？女性的生理周期是多变的，生活习惯也是多变的，一周的数据能有多大的代表性，这不得不打个问号。
论文中还继续强调：“众所周知，许多健康指标在怀孕期间会发生变化，其中一些可以直接通过可穿戴设备测量，比如静息心率和心率变异性（HRV）。”
“因此，预测一周的数据是否来自参与者怀孕期间，是一种健康状态，应该能被我们的模型检测出来。”苹果的意思是，这不就是顺理成章的事吗？然而，即便身体指标会发生变化，但这些变化也并非怀孕特有，情绪、压力、剧烈运动等都可能引起类似波动。只凭这些，就能下定论？
论文里还提到，这种预测需要的数据是“以人类行为时间分辨率（例如以天和周为单位）”收集的，而不是仅仅靠可穿戴设备秒级的测量。这话说得好听，但实际上，秒级数据是基础，而日周数据则是对基础数据的整合，如果秒级数据都不够精准，那整合后的数据又能有多高的可靠性？
虽然他们硬要往这种所谓的“宏观数据”上靠，但讽刺的是，恰恰是那种秒级测量，在2023年还真的“救”了一个孕妇的命。这不就打脸了吗？一边强调宏观数据的重要性，一边又拿秒级数据救人的案例来自我宣传。这套逻辑，玩得真叫一个溜。
