智能穿戴式裝置逐漸普及化，它們所收集的體徵數據有不少，而最近有研究就嘗試利用這些數據，配合人工智能技術，估算出用家的年齡和性別等資料，無需先行輸入。
來自劍橋大學和 Alan Turing Institute 的研究人員早前發表一份研究報告，利用穿戴式裝置上的加速感應儀及心電圖數據，估算個人資料，包括血氧消耗率、身高、體重、性別、年齡、BMI、靜息心率和體育活動能量消耗（PAEE）。它們利用了超過 28 萬小時的穿戴式裝置數據去測試，結果得到超過 70% 準確度。
研究人員利用的是名為 Step2Heart 的特徵抽取器，可以自動透過機器學習來為數據加註，減少人手分析數據所需的時間和成本。研究團隊表示，這個科技可以讓消費者等級的穿戴式裝置變得更重要，利過這些裝置可以協助進行臨床級的健康推斷。不過今次研究並未考慮數據集所含有的潛在問題，例如種族以及性別不公等等，如果實際應用技術的話，嘗試也要先解決數據集的問題。
來源：Venture Beat
