可穿戴設備推進AI健康監測平台,美國衛生部擁抱可穿戴技術
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2025年6月25日 08:21 ET | 來源:可穿戴設備有限公司
以色列約克內姆伊利特,2025年6月25日(GLOBE NEWSWIRE)– 可穿戴設備有限公司(“公司”或“可穿戴設備”)(納斯達克:WLDS, WLDSW),是一家專注於人工智能(“AI”)驅動的無接觸感應可穿戴設備的技術增長公司,最近宣布將其大型運動單元動作電位模型(“LMM”)擴展到新的潛在市場,如預測健康監測和認知狀態分析。這一發展將使生物信號智能應用的範疇超越可穿戴設備,並為企業和醫療保健提供者提供實時生理洞察,以監測健康和福祉狀況。
這一戰略擴展與個性化健康設備日益增長的興趣相一致。美國衛生與公共服務部長羅伯特·F·肯尼迪(Robert F. Kennedy Jr.)最近呼籲可穿戴設備以增強健康監測和認知福祉,強調了公眾和機構對實時數據驅動護理的推動力。
這項公告是在可穿戴設備最近推出LMM作為一個突破性的AI驅動生物信號平台之後,該平台專注於擴增實境(“XR”)中的手勢控制和與數字設備的神經互動。該公司的LMM方法分析肌肉活動信號,將支持其在健康監測領域的擴展,使用戶能夠在各個領域提高表現。
從被動監測到主動智能
不同於傳統的生物傳感器被動收集數據,LMM持續學習和適應,將手腕的肌肉活動信號轉化為可操作的見解。這項技術目前正在受控環境中進行評估,針對現實世界的應用,包括:
– **預測健康監測** – 檢測肌肉活動中的隱藏模式,可能在症狀出現之前顯示健康狀況的早期跡象,徹底改變預防診斷和數字健康追蹤。
– **認知狀態與表現分析** – 通過肌肉緊張和微動作監測專注力、疲勞和壓力水平,優化工作生產力和心理健康。
– **探索預測分析** – 評估持續監測神經數據是否能改善AI驅動的用戶行為預測。
創新平台:向商業夥伴開放LMM
可穿戴設備認識到生物信號智能的變革潛力,計劃將LMM提供給企業、研究人員和開發者。該公司的AI驅動生物信號數據平台預計將使企業能夠:
– 開發針對醫療保健和體育的定制應用,以優化運動表現。
– 將實時生理洞察整合到企業解決方案中,以提升安全性、性能和生產力。
– 利用LMM的AI引擎不斷改進預測健康和互動模型。
在初步評估階段之後,可穿戴設備旨在加速商業化和在健康領域的戰略夥伴關係,鞏固其在生物信號智能和神經接口技術中的先驅地位。
關於可穿戴設備有限公司
可穿戴設備有限公司是一家開創性的增長公司,通過其AI驅動的神經輸入技術,徹底改變人機互動,服務於消費者和商業市場。公司利用專有傳感器、軟件和先進的AI算法,推出的創新產品包括iOS的Mudra Band和Android的Mudra Link,實現無縫的無接觸互動,將微妙的手指和手腕動作轉化為直觀的控制。這些突破性解決方案提升了遊戲體驗,並在快速增長的AR/VR/XR領域中發揮著重要作用。公司提供雙通道商業模式:直銷和企業授權。其旗艦產品Mudra Band結合功能性和時尚設計,利用尖端AI賦予消費者權力,而企業解決方案則為企業提供工具,提供沉浸式和互動體驗。通過為XR市場設定輸入標準,可穿戴設備正在重新定義用戶體驗,並推動一個快速增長的技術領域的創新。
前瞻性聲明免責聲明
本新聞稿包含根據1933年證券法第27A條和1934年證券交易法第21E條的定義所作的“前瞻性聲明”,這些聲明旨在受到這些條款所創建的“安全港”的保護。前瞻性聲明基於某些假設,描述我們的未來計劃、策略和期望,通常可以通過使用“相信”、“期望”、“可能”、“應該”、“可以”、“尋求”、“打算”、“計劃”、“目標”、“估計”、“預期”或其他可比術語來識別。例如,我們在討論我們的設備和技術的好處和優勢時使用前瞻性聲明,包括LMM的潛力、加速商業化和在健康領域的戰略夥伴關係的潛力、對個性化健康設備的興趣上升以及進入需要實時生理洞察的市場。所有其他非歷史事實的聲明均為前瞻性聲明。前瞻性聲明既不是歷史事實,也不是未來表現的保證。相反,它們僅基於我們對業務未來、未來計劃和策略、預測、預期事件和趨勢、經濟及其他未來情況的當前信念、期望和假設。由於前瞻性聲明涉及未來,因此它們受固有的不確定性、風險和情況變化的影響,這些因素難以預測,且許多因素在我們的控制之外。我們的實際結果和財務狀況可能與前瞻性聲明中所指示的有實質性差異。因此,您不應依賴任何這些前瞻性聲明。
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在這篇文章中,我們看到可穿戴設備公司在健康監測領域的前瞻性發展,尤其是AI技術的應用。這不僅是技術上的進步,更是對未來健康管理的一種全新思考。隨著個性化健康設備的興起,這一趨勢將可能改變我們對健康的理解和管理方式。未來,這類技術的普及將使我們能夠更早地識別健康問題,並在症狀出現之前採取行動,這對於提升整體公共健康水平將具有重要意義。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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