可穿戴设备助力疫情监测预警

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　　据了解，智能穿戴厂商根据新冠肺炎或流感类疾病的发热症状引起的心率升高，作为生理异常检测方法的出发点之一。借此，通过人们日常使用的智能手环、智能手表等智能设备收集数据，通过对用户连续5天的数据与平均值进行对比，作为异常判断标准。

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　　为区分新冠肺炎和其他流感类疾病，国内某知名智能设备厂商已经研发了可预测新冠肺炎趋势的“模型”，该模型综合考虑了假日、天气、季节、历史周期性生理异常及普通流感发热引起的异常等因素的影响，模拟出了由新冠肺炎引发的异常率流行趋势。（刘宇）

　　随着国内疫情趋于稳定，日常工作生活中的监测和常态防控成为人们新的需求，借助科技的发展，市场中的可穿戴智能设备运用大数据助力疫情监测预警。