可穿戴生物识别结合机器学习识别儿科医护职业倦怠获验证

2026年10月，发表在《JMIR 数字健康期刊》上的一项开发与可行性研究显示，研究人员验证了利用可穿戴设备结合机器学习识别儿科医护人员职业倦怠风险的可行性。该研究为期3个月，在儿科急诊与住院部门展开，研究人员使用 Garmin Venu 3 智能手表采集连续生物识别数据，并结合 Extreme Gradient Boosting 机器学习模型进行分析。研究期间，82%（51/62）的参与者达到了至少70%的佩戴时长要求，最终共有41名符合标准的受试者数据被纳入分析，该模型展现出强劲的整体识别性能。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。