Wearable-derived physiological features for trans-diagnostic disease comparison and classification in the All of Us longitudinal real-world dataset
この研究は、All of Us の大規模縦断データを用いて、心拍数や睡眠などのウェアラブル機器由来の生理学的特徴が、心血管疾患から精神疾患に至るまで複数の慢性疾患の分類精度を向上させることを実証し、特にうつ病や不安障害におけるリスク層別化への有用性を示しました。