Evolusi pantas teknologi boleh pakai menandakan fasa transformatif dalam interaksi manusia-komputer, mengintegrasikan fungsi digital ke dalam kehidupan seharian dengan mulus. Kertas kerja ini meneroka trajektori sejarah, kemajuan semasa, dan potensi masa depan peranti boleh pakai, menekankan impaknya terhadap penjagaan kesihatan, produktiviti, dan kesejahteraan peribadi. Perkembangan utama termasuk integrasi kecerdasan buatan (AI), Internet Benda (IoT), dan realiti tertambah (AR). Kajian ini mengetengahkan prinsip reka bentuk berpusatkan pengguna, pertimbangan etika, dan kerjasama antara disiplin sebagai faktor kritikal. Tambahan pula, kertas kerja ini meneliti tren kemampanan, seperti reka bentuk modular dan bahan mesra alam.
Teknologi boleh pakai sedang beralih daripada suatu kelainan khusus kepada komponen penting dalam kehidupan seharian, membentuk semula interaksi manusia-komputer secara asas.
Memasuki tahun 2025, teknologi boleh pakai tidak lagi bersifat futuristik. Evolusi ini telah dibentuk oleh kemajuan dalam pengecilan saiz, ketersambungan tanpa wayar, dan teknologi sensor. Dari jam kalkulator awal ke peranti canggih hari ini yang mengintegrasikan AI dan AR, peranti boleh pakai semakin menjadi mustahak untuk kesihatan, keselamatan, dan produktiviti.
Kecerdasan buatan, terutamanya pembelajaran mesin dan model bahasa besar (LLM), adalah pemacu utama gelombang seterusnya. AI membolehkan peranti belajar daripada set data yang besar, menyesuaikan diri dengan tingkah laku pengguna, dan menyediakan fungsi peribadi yang sedar konteks.
Perjalanan ini bermula dengan peranti ringkas seperti jam kalkulator pada 1980-an. Tahun 2000-an menyaksikan kebangkitan pelacak kecergasan (contohnya, Fitbit). Landskap semasa didominasi oleh jam tangan pintar pelbagai fungsi (Apple Watch, Samsung Galaxy Watch), peranti boleh dengar, dan cermin mata AR, kesemuanya dikuasakan oleh sensor dan ketersambungan yang canggih.
Algoritma AI memproses data sensor untuk pengenalan aktiviti, pengesanan anomali kesihatan, dan analitik ramalan. Sebagai contoh, isyarat fotopletismografi (PPG) daripada jam tangan pintar boleh dianalisis oleh rangkaian neural konvolusional (CNN) untuk mengesan fibrilasi atrium dengan ketepatan tinggi.
Peranti boleh pakai moden menggabungkan akselerometer, giroskop, monitor kadar jantung, sensor SpO2, dan GPS. Algoritma gabungan sensor (contohnya, penapis Kalman) mengintegrasikan data ini untuk kesedaran konteks yang lebih tepat. Bluetooth Tenaga Rendah (BLE) dan Wi-Fi membolehkan integrasi mulus ke dalam ekosistem IoT yang lebih luas.
Cermin mata AR menindih maklumat digital ke atas dunia fizikal. Ini memerlukan pemetaan spatial yang tepat, pengenalan objek, dan teknologi paparan latensi rendah untuk mencipta pengalaman realiti campuran yang meyakinkan dan berguna.
Peranti boleh pakai mestilah tidak mengganggu, selesa, dan memberikan nilai tanpa beban kognitif yang berlebihan. Prinsip termasuk interaksi minimalis, maklum balas haptik untuk pemberitahuan halus, dan antara muka adaptif yang mempelajari keutamaan pengguna.
Pengumpulan data biometrik berterusan menimbulkan risiko privasi yang ketara. Reka bentuk etika mewajibkan penyulitan hujung-ke-hujung, kawalan pengguna terhadap perkongsian data, dan polisi data yang telus. Tambahan pula, model AI mesti dilatih pada set data yang pelbagai untuk mengelakkan bias dalam diagnosis kesihatan atau pengenalan aktiviti.
Peranti boleh pakai membolehkan pemantauan berterusan keadaan kronik (diabetes, hipertensi), pemulihan pasca-operasi, dan pengesanan awal kejadian jantung. Ia memberdayakan pesakit dan mengurangkan kemasukan semula ke hospital.
Dalam pembuatan dan logistik, cermin mata pintar AR boleh memberikan arahan bebas tangan, bantuan pakar jarak jauh, dan pengurusan inventori, mengurangkan ralat dan masa latihan.
Melangkaui pelacakan kecergasan, peranti boleh pakai berkembang menjadi jurulatih kesejahteraan holistik, memantau tekanan (melalui kebolehubahan kadar jantung), kualiti tidur, dan memberikan galakan kesedaran minda.
Masa depan bergantung pada inovasi mampan. Ini termasuk reka bentuk modular untuk pembaikan dan peningkatan mudah, penggunaan bahan terbiodegradasi atau kitar semula, dan penuaian tenaga (contohnya, daripada haba badan atau pergerakan). Model ekonomi bulat mesti menjadi teras kepada pengurusan kitar hayat produk.
Pendekatan biasa untuk menggabungkan data akselerometer dan giroskop untuk menganggarkan orientasi ialah Penapis Pelengkap, yang menggabungkan data frekuensi tinggi daripada giroskop dengan data frekuensi rendah daripada akselerometer:
$\theta_{estimated} = \alpha \cdot (\theta_{gyro} + \omega \cdot \Delta t) + (1 - \alpha) \cdot \theta_{accel}$
Di mana $\theta_{estimated}$ ialah sudut anggaran, $\theta_{gyro}$ ialah sudut giroskop, $\omega$ ialah kadar sudut, $\Delta t$ ialah masa pensampelan, $\theta_{accel}$ ialah sudut terbitan akselerometer, dan $\alpha$ ialah faktor pemberat (biasanya antara 0.95 dan 0.98).
Carta: Ketepatan Pengesanan Aritmia Berasaskan AI vs. Kaedah Tradisional
Satu carta bar hipotesis membandingkan ketepatan pengesanan. Paksi-x menunjukkan kaedah berbeza: "Analisis ECG Berasaskan Peraturan," "Pembelajaran Mesin Tradisional (SVM)," dan "Pembelajaran Mendalam CNN (Dicadangkan)." Paksi-y menunjukkan peratusan ketepatan dari 70% ke 100%. Bar "Pembelajaran Mendalam CNN" akan menjadi yang tertinggi, mencapai ketepatan kira-kira 98%, mengatasi kaedah berasaskan peraturan (~82%) dan kaedah SVM (~89%) dengan ketara. Ini secara visual menekankan impak transformatif pembelajaran mendalam terhadap diagnostik perubatan boleh pakai, seperti yang disokong oleh kajian seperti daripada Kumpulan ML Stanford mengenai aplikasi serupa.
Kerangka ini menilai peranti boleh pakai merentasi dua paksi: Nilai Dilihat (Kegunaan, Kesenangan) dan Usaha Integrasi (Fizikal, Kognitif, Pengurusan Data).
Konsep: Gelang boleh pakai untuk ibu bapa hamil untuk memantau kesejahteraan janin melalui sensor bukan invasif.
Aplikasi Kerangka:
Pandangan Teras: Kertas kerja ini betul mengenal pasti pivot dari peranti boleh pakai ke ekosistem boleh pakai sebagai tesis utama, tetapi ia dengan berbahaya meremehkan kerapuhan sistemik visi ini. Integrasi mulus yang dijanjikan bukanlah satu kemestian teknologi; ia adalah timbunan protokol, API, dan pakatan perniagaan yang tidak stabil yang boleh hancur di bawah peraturan privasi, fragmentasi pasaran, atau satu pelanggaran keselamatan berprofil tinggi.
Aliran Logik: Trajektori kertas kerja ini—dari evolusi sejarah ke teknologi pemudah, ke aplikasi, ke etika—adalah kukuh secara akademik tetapi naif secara strategik. Ia menganggap cabaran seperti privasi data dan bias algoritma sebagai "pertimbangan" berasingan untuk ditambahkan, dan bukannya sebagai kekangan asas yang akan menentukan teknologi mana yang dibenarkan untuk digunakan pada skala besar. Kecacatan logik ialah menganggap teknologi mendorong penerimaan, sedangkan pada hakikatnya, lesen sosial dan kelulusan pengawalseliaan adalah penjaga pintu sebenar.
Kekuatan & Kelemahan: Kekuatannya ialah pandangan komprehensif dan antara disiplin, merangkai bersama HCI, sains bahan, AI, dan etika. Satu kelemahan ketara, bagaimanapun, ialah perlakuan terhadap AI sebagai penyelamat monolitik. Ia mengabaikan masalah "kotak hitam"—ketidakupayaan untuk menjelaskan mengapa AI peranti boleh pakai menandakan anomali jantung—yang merupakan mimpi ngeri liabiliti undang-undang dan perubatan yang menunggu untuk berlaku. Bandingkan ini dengan tuntutan kebolehjelasan dalam bidang AI lain, seperti dinamika penjana-pendiskriminasi dalam CycleGAN di mana proses terjemahan, walaupun kompleks, bertujuan untuk kehilangan konsistensi kitaran ($L_{cyc}$) yang lebih telus. AI boleh pakai kekurangan rangka kerja akauntabiliti elegan sedemikian.
Pandangan Boleh Tindak: Untuk pelabur dan pembina, peta hala tuju bukan hanya tentang sensor lebih baik atau hayat bateri lebih lama. Ia tentang:
1. Mengutamakan "AI Boleh Dijelaskan" (XAI) dari hari pertama. Peranti boleh pakai kesihatan mesti dapat mengartikulasikan "mengapa" di sebalik amarannya, menggunakan teknik seperti peta perhatian atau model ganti yang lebih ringkas.
2. Membina untuk keutamaan pengawalseliaan, bukan hanya kelajuan pasaran. Platform pemenang akan direka bentuk di sekitar rangka kerja seperti Akta AI EU dan garis panduan FDA, bukan dipasang semula untuknya.
3. Bertaruh pada piawaian kebolehoperasian. Masa depan milik ekosistem terbuka, seperti garis panduan reka bentuk Kesatuan Kesihatan Continua, bukan taman berdinding. Nilai sebenar adalah dalam kelancaran data antara gelang pintar anda, EHR klinik anda, dan sistem penanggung insurans anda.
Kertas kerja ini adalah peta wilayah yang baik, tetapi pertempuran sebenar akan dimenangi oleh mereka yang menguasai politik data, psikologi kepercayaan, dan sistem paip kebolehoperasian.