新型冠状病毒感染的肺炎疫情，自爆发以来牵动着无数人的心。作为全球领先的智能可穿戴厂商，华米科技(NYSE：HMI)除了援助疫区 1150 万元(包含医疗物资和基金)之外，还积极利用自身的技术创新优势，尝试通过大数据和人工智能技术助力流行性疾病趋势的分析和预测。

在今年 1 月 16 日出版的全球顶尖医学期刊《柳叶刀》(The Lancet)上，研究人员发现，利用可穿戴设备测量静息心率和睡眠数据，可以提高预测类似流感这样的疾病的准确度。因为急性呼吸道感染引发的炎症反应，会导致静息心率升高，并且改变日常行为模式。我们把这些人称为“异常人群”。论文指出该模型标准下的“异常人群”占比与实时播报流感感染率相关，这是一个宏观上大数据的统计分析。

华米科技通过智能手环和智能手表，采集了武汉所在的湖北地区以及相邻的安徽地区，总计11. 5 万人的 2676 万条睡眠数据(含静息心率)。其时间跨度为 2017 年 7 月 1 日到 2020 年 2 月 20 日，所有个人数据都进行了匿名化处理，以确保不泄露用户隐私。

通过大数据、人工智能以及医学团队的通力合作，华米科技研究人员把同时满足静息心率比个人均值多1. 5 个标准差，并且睡眠时长不少于个人均值0. 5 个标准差，作为异常人群的标准。这样，就可以通过评估个体是否每天处于相对异常的状态，得出不同时间异常人群的比例，并且在不同年份、不同地区之间进行对比。

如果拿气候条件和武汉相似的合肥做对比的话，之前两个城市的异常峰值基本上是同步的。而去冬今春的数据，则显示武汉的异常峰值比合肥整整提前了 7 天。

华米科技对北京、上海、广州、杭州、南京、南昌、长沙、西安等城市的分析结果也显示，这些城市去冬今春异常峰值出现的时间，均晚于武汉，最小时间间隔为 4 天。

异常峰值不约而同地出现在 1 月或者 2 月份，这个也符合大家对于类流感这样的疾病发病规律的认知，即冬春高发、夏秋较低。不过，目前尚无法区分，不同年份和地区之间异常峰值的差异，到底在多大程度上是流感引起的，又有多大程度上受新冠肺炎疫情影响。一种可能的推测是：会不会是因为新冠肺炎疫情的爆发，把武汉地区的这个异常趋势提前了。当然，这个推测还需要进一步的研究和流行病学调查来证实和确认。

据悉，研究人员正在进一步仿真无新冠肺炎情况下的武汉异常人群数据曲线，以尽可能地还原异常因素的影响，以及对未来进行预测。

此外，在获得当事人授权之后，华米科技还对具体的新冠肺炎患者进行了跟踪研究，以便进一步了解期间的静息心率、睡眠以及其它体征的变化情况，以期助力新冠肺炎病人的健康实时监测和治疗效果跟踪。

华米科技创始人、董事长兼CEO黄汪表示，目前的研究，仅仅是第一步而已。未来希望借助智能可穿戴设备的帮助，通过对健康数据的监测和分析，从而更早地对疾病流行的趋势进行预测甚至预警。华米科技愿意在合规的前提下，把这些数据开放给卫生部门及相关研究机构、人员，助力良好的公共卫生体系的构建，从而最大程度减轻流行性疾病对整个社会的冲击。