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。
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