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根据近日在《Nature》上发布的新论文，有科学家表示，通过iPhone和AppleWatch可以为医生提供更详实的数据，辅助诊疗类风湿性关节炎。这篇论文中表示，该研究表明，在日常生活中捕捉健康状况的数字测量方法可以大大增强目前对类风湿性关节炎的门诊评估。研究人员招募了60人，并将他们分成了两组，其中包括30名中重度类风湿性关节炎（RA）患者与30名健康对照组（HC）患者，进行为期14天的追踪观测。调查结果显示AppleWatch的被动传感器收集了许多不同指标的数据，包括：健康状况、移动能力、灵活性、疲劳感、其他RA症状。研究小组表示，他们通过分析每日穿戴传感器的结果，就能够区分类风湿关节炎患者与健康人群。该团队的机器学习框架仅凭传感器数据就能准确区分类风湿性关节炎患者和健康人。研究还表明，医生可以通过传感器数据来补充患者的报告，从而改善自我报告的类风湿性关节炎症状的严重程度。

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