อุปกรณ์สวมใส่ในปี 2026: ภาพรวมการใช้งาน

โดย Sonar 31 สิงหาคม 2569

จริง ๆ แล้วมีคนใช้อุปกรณ์สวมใส่มากแค่ไหน

ผลสำรวจของ Pew Research Center ในปี 2026 พบว่าผู้ใหญ่ในสหรัฐฯ 37% มีสมาร์ตวอทช์ ในกลุ่มอายุ 18 ถึง 49 ปี สัดส่วนขยับขึ้นเป็น 44% ส่วนผลสำรวจอีกชิ้นที่จัดทำในปี 2025 ระบุว่าผู้ใหญ่ในประเทศ 46% มีอุปกรณ์สวมใส่ และ83% ของผู้ที่มีสวมใส่อุปกรณ์อย่างน้อยห้าวันต่อสัปดาห์ ความสม่ำเสมอระดับนี้สะท้อนว่าอุปกรณ์สวมใส่ไม่ได้เป็นของเล่นเฉพาะกลุ่มอีกต่อไป แต่กลายเป็นแหล่งข้อมูลสุขภาพและการเคลื่อนไหวในชีวิตประจำวัน

มูลค่าตลาดเทคโนโลยีสวมใส่ทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ 92.9 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวภายในปี 2033 งานวิจัยยังเชื่อมโยงการใช้งานอย่างต่อเนื่องเข้ากับกิจกรรมประจำวันที่เพิ่มขึ้นอย่างวัดผลได้ พร้อมทั้งช่วยให้แพทย์และโค้ชเห็นภาพของคนที่ดูแลอยู่ชัดเจนขึ้น

คนสวมใส่อะไรกันจริง ๆ

สมาร์ตวอทช์ยังนำอยู่ห่าง ๆ แต่เครื่องวัดความดันและเครื่องวัดน้ำตาลสะท้อนว่าอุปกรณ์กลุ่มนี้ขยายไปไกลกว่าอุปกรณ์ติดตามการออกกำลังกายนานแล้ว

ประเภทอุปกรณ์	สัดส่วนผู้ใหญ่ในสหรัฐฯ ที่มี
สมาร์ตวอทช์	43%
เครื่องชั่งอัจฉริยะ	13%
เครื่องวัดความดันแบบเชื่อมต่อ	13%
เครื่องวัดระดับน้ำตาลต่อเนื่อง	9%
แหวนอัจฉริยะ	8%

แหล่งข้อมูล

การสวมอุปกรณ์เปลี่ยนสุขภาพได้จริงหรือไม่

งานวิจัยมีรายละเอียดมากกว่าที่โฆษณาบอกไว้ แต่ก็เห็นรูปแบบที่ชัดเจน การทบทวนอย่างเป็นระบบของการทบทวนอย่างเป็นระบบ (ใช่แล้ว มีจริง) ซึ่งรวมงานทดลองหลายสิบชิ้น พบว่าอุปกรณ์ติดตามกิจกรรมช่วยเพิ่มจำนวนก้าวเฉลี่ยวันละ 1,127 ก้าวเมื่อผ่านไปสี่ถึงหกเดือน และยังเห็นผลที่เล็กลงแต่คงอยู่ได้นานถึงสี่ปี ส่วนการทบทวนจาก University of South Australia ที่ครอบคลุมงานวิจัยเกือบ 400 ชิ้นและผู้เข้าร่วม 164,000 คน พบว่าเดินเพิ่มได้ถึงวันละ 40 นาที และน้ำหนักลดเฉลี่ย 1 กิโลกรัมในห้าเดือน

การติดตามการนอนก็ให้ภาพคล้ายกัน คือได้ผลจริงแต่ไม่มาก ผลสำรวจผู้ใช้อุปกรณ์สวมใส่ที่เก็บข้อมูลต่อเนื่องเจ็ดปีชี้ว่าผู้คนรายงานความก้าวหน้าด้านกิจกรรมทางกายมากกว่าด้านการนอนหรือการกิน การแชร์ข้อมูลจากแอปสุขภาพและออกกำลังกายบนโซเชียลมีเดียก็แพร่หลายกว่าเมื่อสิบปีก่อน สำหรับบางคน การเปิดเผยความคืบหน้าต่อสาธารณะช่วยเพิ่มความรับผิดชอบที่ทำให้รักษานิสัยดี ๆ ไว้ได้

อุปกรณ์สวมใส่เริ่มเข้าสู่คลินิกและการโค้ชด้วย

ความเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดแค่ในระดับบุคคล ผลสำรวจปี 2026 กับแพทย์ 2,222 คนจากทั่วโลกพบว่า 97% ระบุว่าตนดูข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ของผู้ป่วยในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง และความเชื่อมั่นในคุณค่าทางคลินิกก็อยู่ในระดับสูง สิ่งที่ฉุดรั้งการนำไปใช้ในเชิงลึกไม่ใช่ความไม่สนใจของแพทย์ ไม่มีประเทศใดในผลสำรวจที่มีอัตราการเชื่อมข้อมูลเกิน 6% ซึ่งสาเหตุหลักมาจากกฎการเบิกจ่ายและช่องว่างของกระบวนการทำงาน ไม่ใช่ความสงสัยในคุณภาพข้อมูล

ในฝั่งผู้ป่วย งานวิจัยปี 2025 พบว่า 78.4% ของผู้ใช้ยินดีแบ่งปันข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ให้บุคลากรทางการแพทย์ แต่ช่องว่างก็ยังชัด เพราะในปีก่อนหน้ามีเพียง 26.5% ที่ทำเช่นนั้นจริง

ความท้าทายที่แท้จริงไม่ใช่การเก็บข้อมูลอีกต่อไป

เมื่ออุปกรณ์สวมใส่แพร่หลายขึ้น ความท้าทายจึงย้ายจากการเก็บข้อมูลไปสู่การทำความเข้าใจข้อมูลที่กระจายอยู่ตามอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่าง ๆ คนหนึ่งอาจติดตามกิจกรรมประจำวันด้วย Apple Watch ติดตามการนอนด้วย Oura Ring และใส่ Garmin ตอนซ้อม อีกคนใช้ MyFitnessPal บันทึกมื้ออาหารและใช้ Strava บันทึกการวิ่ง โค้ชที่ดูแลทั้งทีมจึงต้องสลับไปมาระหว่างแดชบอร์ดหลายอัน เพียงเพื่อจะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นในทีม คลินิกก็เจอปัญหาเดียวกัน เพราะข้อมูลที่ผู้ป่วยสร้างขึ้นจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อวางลงในกระบวนการทำงานเดิมได้

เรื่องนี้ตัวอุปกรณ์แก้ไม่ได้ อุปกรณ์ทำหน้าที่เก็บข้อมูล ส่วนแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งไว้ที่เดียว ทำให้ทีมงานเห็นความเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น ติดตามแนวโน้มได้ และไม่ต้องเปิดดูทีละแอป แพลตฟอร์มอย่าง Sonar Atlas ใช้แนวทางนี้ โดยเชื่อมข้อมูลจากแอปและอุปกรณ์สวมใส่ไว้ในที่เดียว คุณค่าไม่ได้อยู่ที่การมีตัวเลขบนหน้าจอมากขึ้น แต่อยู่ที่การทำให้ข้อมูลอ่านง่ายและใช้ได้จริงในจังหวะที่ต้องตัดสินใจ

เกี่ยวกับ Sonar

ร่างกายของคุณกำลังบอกอะไรบางอย่าง คุณกำลังฟังอยู่หรือเปล่า? Sonar รวมข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ ไลฟ์สไตล์ และไบโอมาร์กเกอร์ของคุณทั้งหมด เพื่อมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเฉพาะบุคคลและการตรวจจับที่เคยมีไว้เฉพาะนักกีฬาระดับสูงและไบโอแฮกเกอร์ Sonar ได้รับความไว้วางใจจากผู้ใช้กว่า 250,000 คนในกว่า 170 ประเทศ ช่วยให้คุณแยกแยะสิ่งสำคัญออกจากเสียงรบกวนในเรื่องการนอน การฟื้นตัว ความเครียด กิจกรรม และโภชนาการ คุณจึงโฟกัสกับสิ่งที่สำคัญจริงๆ ได้ Sonar ไม่ใช่แค่แอปติดตามสุขภาพอีกแอปหนึ่ง เริ่มต้นจาก Columbia University ในนิวยอร์ก ผสานความก้าวหน้าล่าสุดด้านการแพทย์ วิทยาศาสตร์การกีฬา และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เข้ากับเอนจิน AI ที่คอยจับการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ และรูปแบบจากข้อมูลนับล้านจุด ช่วยให้คุณรู้ว่าควรเร่ง ควรพัก หรือควรโฟกัสที่ไหนต่อไป