日前，中国科大校友企业、科大硅谷企业心之声联合北京大学健康医疗大数据国家研究院正式发布全球首个生命体征大模型——DeepLife，突破性地实现了对家用医疗器械、可穿戴设备全场景生命体征数据的直接解析，为用户提供呼吸、循环、神经、消化、泌尿、内分泌、生殖、运动、免疫等9大系统的实时风险评估与个性化健康管理服务，标志着AI医疗从辅助诊疗迈向主动健康守护的新时代，真正实现“24小时在线的AI家庭医生”。
据介绍，DeepLife的核心优势在于其对生命体征数据的直接理解和分析能力。通过与多种家用医疗器械和可穿戴设备的无缝对接，DeepLife能够“理解”包括心电、脑电、PPG、呼吸、血氧、血压、血糖等在内的多种健康数据，并基于个性化数据进行健康状态分析和趋势预测。并且，DeepLife突破了传统医疗体系的局限，不仅能够对单一健康指标进行解析，还能对人体“九大系统”进行整体健康风险分析。目前，DeepLife已覆盖ICD-10国际疾病分类中的1859种疾病风险预测，后续版本将逐步扩展至更多疾病种类。通过“AUROC受试者工作特征曲线下面积”评测，DeepLife的预测效果平均达到92.5%，为用户提供更精准的健康风险评估。
据⼼之声⾸席科学家、北京⼤学健康医疗⼤数据国家研究院副研究员洪申达介绍，DeepLife的应用场景广泛，无论是日常健康监测还是高风险疾病预警，都能为用户提供更贴心的服务。例如，用户可通过便携式心电仪实时监测心电图、心率等指标；智能指环可记录血氧、HRV、疲劳指数、睡眠分期和睡眠深度等；智能脑电波眼罩则能分析脑电波、情绪状态和精神心理健康状态；贴片式多参数监护仪则在运动场景中提供心率、呼吸率、体温等动态数据支持。DeepLife通过直接分析这些数据，可以生成详细的健康报告，并提供个性化的行动建议，帮助用户更好地管理健康。与多种家用医疗器械和可穿戴设备的无缝对接，DeepLife能够“理解”包括心电、脑电、PPG、呼吸、血氧、血压、血糖等在内的多种健康数据，并基于个性化数据进行健康状态分析和趋势预测。
DeepLife也关注到了用户的心理健康问题，用户可以用手机录制一段20秒的语音，DeepLife就可以实时分析出用户的情绪状态，给出平静、快乐、悲伤、愤怒情绪地图坐标。情绪地图功能，基于情感心理学中VA情绪空间理论（Valence-Arousal），将情绪状态可视化，相比传统的类别情感识别方法，VA模型具备更高的连续性与表达力，更适用于复杂、细腻的情绪识别任务。
心之声创始人傅兆吉表示：“DeepLife不仅是一个工具，更是一个伙伴。我们希望它能成为每个人身边的24小时AI家庭医生，为用户的健康保驾护航。”
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