边缘 AI 使可穿戴健康设备能够在设备本身上本地处理数据，而无需依赖基于云的系统。 这种方法允许对生理信号（如心率、血氧水平或运动模式）进行实时分析，而无需持续的互联网连接。 通过将机器学习模型直接嵌入到设备的硬件中，可穿戴设备可以立即检测异常、跟踪趋势和触发警报。 例如，具有边缘 AI 的智能手表可以实时分析心电图 (ECG) 数据，以识别心房颤动等不规则心律，并在无需将数据上传到服务器的情况下提醒用户。 这减少了延迟，并确保即使在离线环境中也能正常运行。
边缘 AI 在可穿戴设备中的一个主要优势是提高了隐私性和能源效率。 由于敏感健康数据保留在设备上，因此在传输到外部服务器期间暴露的风险较小。 开发人员通常使用量化或剪枝等技术来优化模型，以减少计算需求，这对电池供电设备至关重要。 例如，健身追踪器可能会使用轻量级神经网络直接在其微控制器上对体育活动（例如跑步与骑自行车）进行分类。 这最大限度地减少了数据传输，延长了电池寿命，并避免了对不稳定网络连接的依赖。 有些设备还使用混合方法，即仅将聚合的见解（而非原始数据）发送到云以供进一步分析（如果需要）。
边缘 AI 还通过适应个别用户来实现个性化的健康见解。 可穿戴设备可以随着时间的推移学习特定于个人的生理或行为模式。 例如，血糖监测仪可能会使用设备上的强化学习来根据糖尿病患者对膳食或运动的独特反应来预测血糖趋势。 同样，老年护理设备中的跌倒检测算法可以通过微调模型来识别用户的典型运动模式来提高准确性。 开发人员实施联合学习等技术来更新跨设备的共享模型，而无需共享原始数据。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具通常用于在资源受限的硬件上高效地部署这些模型，从而确保可穿戴设备既实用又用户友好。