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研究：智能手机可以预测人们在5年内的死亡风险_我的网站

A |     发表在《PLOS Digital Health》上的一项新研究发现，通过智能手机传感器被动追踪运动数据可以有效预测一个人的五年死亡风险，准确率约为70%。

B | 这项研究的结果则是基于大量的证据得出，其显示了步行速度和一般健康之间的相关性。为了达到准确的健康和死亡率预测，先前的研究通常要求参与者全天候佩戴专门的健身追踪器或在实验室条件下完成“步态分析测试”。    总收入高速增长：2026 财年上半年实现总收入 1.17 亿美元（现汇率约合 7.85 亿元人民币） ，同比增长 283.1% ，已经超过 2025 年全年 7,900 万美元（现汇率约合 5.32 亿元人民币） 的总收入，增长动力来自全球客户及用户群扩张、模型推理需求提升。业务结构持续优化：开放平台及其他基于 AI 的企业服务收入同比增长 703.1% ，达到 7,392.9 万美元（现汇率约合 4.98 亿元人民币） ，占总收入比例提升至 63.4% ，业务增长的企业付费属性持续增强。然而，这项新研究想知道通过普通智能手机中的传感器收集的运动数据是否足以提供准确的预测。研究人员研究了一个大型数据集，其包括来自英国生物银行的10万名参与者。这些人佩戴了一周的手腕活动监测器并被跟踪了至少五年。AI 原生产品稳健增长：AI 原生产品收入同比增长 100.9% ，达到 4,264.4 万美元（现汇率约合 2.87 亿元人民币） ，用户参与度和付费意愿持续提升，商业化进展顺利。毛利率显著提升：毛利达到 2081.3 万美元（现汇率约合 1.4 亿元人民币） ，同比增长 464.8% ，毛利率提升至 17.9% ，同比提升 5.8% 个百分点，基础设施效率提升推动盈利能力改善。这是目前最大的运动传感器数据集。

C | 研发效率提升：研发开支同比增长 138.8% ，显著低于收入增速，研发成果转化效率提升，为长期技术迭代奠定基础。

D | 据研究人员称，这些健身追踪器收集的短时运动强度数据类似于一个人口袋里的智能手机可以捕获的数据。“尽管这些数据是从活动监测器中收集的，但我们的传感器模型只使用了使用廉价的、目前可用的手机收集的可行的输入，”研究人员在研究中解说道，“这是可能的，因为我们用廉价手机进行了广泛的临床实验，为心肺病人的健康状况开发了高度准确的预测模型。

E | ”利用每天仅六分钟的跟踪行走强度的数据，预测算法可以提供五年的死亡风险估计，其准确性跟全天候可穿戴设备或更复杂的临床步态测试收集的数据一样。全球化布局深化：产品覆盖超过 230 个国家和地区，中国内地以外地区收入占比达到 60.8% ，国际化收入占比持续提升。

F | MiniMax 认为模型智能仍有巨大提升空间，未来将聚焦编程与 Agentic 工作领域、办公应用领域、视频生成领域持续迭代，拓展智能供给范围；持续推进性能与成本边界拓展，通过全栈协同提升训练和推理效率，实现前沿 AI 能力大规模普及；同时持续拓展开放平台，丰富 AI 原生产品矩阵，推进全球商业化进程，践行「与所有人共创智能」的使命。这些发现增加了越来越多的研究，这些研究探讨了估计一个人的死亡风险的各种方法。简单的眼部扫描、血液筛查或简短的平衡测试都被提议作为筛查人们早期死亡风险的方法。

G | 目前正在计划进行更大规模的试验以更具体地关注从智能手机直接收集的数据。并且研究人员正在努力使研究队列尽可能地多样化以使预测模型在各种人群中都能准确。研究人员在研究报告中总结道：“这对健康公平来说特别重要，因为健康风险最高的人群往往资源最少--所以最有可能拥有廉价手机而不是可穿戴设备的人将从简单的评估中受益最大。手机应用可以在日常生活中记录6分钟的连续行走，然后通过人口分析计算出风险分层的预测模型。

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Published on:06:35:46