Garmin ชูเทคโนโลยี AI เฝ้าติดตามอาการพาร์กินสันผ่านสมาร์ตวอตช์

การพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงการต่อยอดข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ของ Garmin Health จากการติดตามสุขภาพทั่วไปไปสู่การสนับสนุนงานวิจัยและการดูแลสุขภาพเฉพาะด้าน ทั้งโรคทางระบบประสาท โรคหัวใจและหลอดเลือด ตลอดจนสุขภาพของแม่และเด็ก

อีกหนึ่งตัวอย่างคือความร่วมมือกับ National University of Singapore ซึ่งนำข้อมูลจากอุปกรณ์ Garmin vívosmart 5 มาใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างกิจกรรมทางกายกับภาระโรคหัวใจและหลอดเลือด ข้อมูลการเคลื่อนไหวและกิจกรรมในชีวิตประจำวันช่วยให้นักวิจัยศึกษาพฤติกรรมสุขภาพได้ต่อเนื่องมากขึ้น และเพิ่มมุมมองจากข้อมูลจริงนอกเหนือจากการใช้แบบสอบถามหรือการรายงานตนเองเพียงอย่างเดียว

ขณะเดียวกัน Garmin ยังสนับสนุนโครงการ EMBRACE (Enhanced Maternal and Baby Results with AI-supported Care and Empowerment) ซึ่งประกาศความร่วมมือกับ King’s College London ในเดือนกันยายน 2025 โดย Garmin จัดหาอุปกรณ์สวมใส่สำหรับติดตามกิจกรรมให้แก่ผู้เข้าร่วมที่เป็นผู้ใหญ่ได้สูงสุด 40,000 คนทั่วโลก ครอบคลุมหญิงตั้งครรภ์และคู่ของพวกเธอ พร้อมเก็บข้อมูลจากทารกเพิ่มเติมได้สูงสุด 20,000 คน ทำให้โครงการอาจมีผู้เข้าร่วมรวมสูงสุด 60,000 คน

โครงการ EMBRACE มุ่งรวบรวมข้อมูลทางสรีรวิทยา เช่น อัตราการเต้นของหัวใจ ความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ รูปแบบการนอนหลับ กิจกรรมทางกาย และการใช้พลังงาน ร่วมกับข้อมูลจากสมาร์ตโฟนและการรายงานของผู้เข้าร่วม เพื่อนำไปพัฒนาอัลกอริทึม AI และศึกษาตัวบ่งชี้สุขภาพดิจิทัลที่อาจช่วยสนับสนุนการดูแลสุขภาพระหว่างตั้งครรภ์และหลังคลอด โดยให้ความสำคัญกับปัญหาสุขภาพ เช่น เบาหวานขณะตั้งครรภ์ ความดันโลหิตสูงระหว่างตั้งครรภ์ และภาวะซึมเศร้ารอบคลอด

นอกจากนี้ University of Copenhagen ยังดำเนินโครงการ DELPHI ซึ่งเปิดตัวในปี 2025 เพื่อศึกษาสุขภาพเฉพาะบุคคล โดยตั้งเป้าติดตามประชากร 10,000 คนเป็นระยะเวลาสูงสุด 25 ปี ผู้เข้าร่วมจะได้รับการประเมินสุขภาพอย่างละเอียดและติดตามข้อมูลในชีวิตประจำวันผ่านอุปกรณ์หลายประเภท รวมถึงสมาร์ตวอตช์ เครื่องติดตามระดับน้ำตาลในเลือดอย่างต่อเนื่อง และอุปกรณ์วัดการสัมผัสมลพิษทางอากาศ

ข้อมูลจากโครงการจะช่วยให้นักวิจัยศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการใช้ชีวิต สิ่งแวดล้อม และความเสี่ยงต่อโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง เช่น โรคหัวใจและหลอดเลือด เบาหวาน และโรคอ้วน โดยมุ่งสร้างองค์ความรู้ที่ช่วยพัฒนาการป้องกันโรคและการดูแลสุขภาพให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคลมากขึ้น

ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนแนวโน้มการนำข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่มาใช้ร่วมกับ AI และงานวิจัยทางการแพทย์ เพื่อทำความเข้าใจสุขภาพในชีวิตจริงอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านี้ต้องได้รับการตีความอย่างเหมาะสม และการนำไปใช้ทางคลินิกจำเป็นต้องพิจารณาตามหลักฐานและวัตถุประสงค์ของแต่ละระบบ