21 【全英】 你的手表什么时候才能预测疾病？对谈顶级药企科学家
Notas del episodio
本期节目为全英文采访，中文翻译正在进行中，中文版即将上线，敬请期待。
从记录步数、心率和睡眠，到预警高血压、识别疾病风险，可穿戴设备正在逐渐有进入真正的医疗场景的趋势。 今年 9 月，Apple 再次升级 Apple Watch 的健康传感能力，并开始用 Apple Intelligence 解读长期健康数据；与此同时，FDA 也在推进数字健康设备进入慢病管理和真实世界证据体系。我们想深入探讨的是：商业可穿戴设备每天产生的海量数据，是否可以、以及什么时候才能真正成为医生和药企可以信任的医疗证据？
本期我们和嘉宾从统计学、机器学习和药物研发的视角聊聊数字生物标志物的真实科研进展。我们也会把视角拉进药企内部：什么样的数字生物标志物项目值得立项，什么情况下应该叫停？大药企在数据、验证和临床转化上有什么独特优势？以及，当越来越多 AI 公司开始进入医疗领域，我们究竟该如何区分真正有临床价值的技术和 hype？
🎙️ 本期嘉宾
Dr. Tu 本科毕业于普林斯顿大学数学系，之后在宾夕法尼亚大学获得生物统计学博士学位，目前在一家头部药企担任首席科学家（Principal Scientist）。她长期关注统计学和机器学习在生物医学中的应用，研究涉及神经影像、数字健康和可穿戴设备等高维数据，希望通过数据和统计方法更好地理解人类健康与疾病。
⌚️ 时间轴
02:32 从理论数学到可穿戴：嘉宾的入行之路
05:07 智能手表能在心梗、中风发生前预警吗？
09:44 阿尔茨海默早筛：瓶颈是数据，不是算法
12:58 疾病诊断本身就是主观标签：算法能超过医生吗？
15:06 什么把「设备数据」变成「数字生物标志物」
18:35 可解释、可验证、透明：在医疗领域是否能信任AI模型的判断纬度
22:37 Garmin 还是 Apple Watch？商业大数据在科学研究中真的有用吗？
25:03 大数据=好数据吗：数据清洗、行为噪声与混杂变量
33:21 药企内部：什么时候立项，什么时候叫停
37:07 大药企发展数字生物标志物的优势
39:17 识别炒作的关键问题 + AI 公司进军医疗
41:26 数字生物标志物什么时候能用于临床决策？预测与展望
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