目录：
1.引言
2.房颤
3.可穿戴设备在房颤中的应用
3.1PPG 技术在房颤检测中的应用
3.2心电图技术在房颤诊断中的应用
3.3MCG 技术在房颤检测中的应用
4.人工智能在房颤筛查中的应用
5.小结
结尾附：线下产业交流会报名表
随着人口老龄化和城市化进程的加快，中国居民在饮食习惯、运动量、环境污染和生活压力等方面都发生了显著变化。这些因素共同推动了心血管疾病的发病率和患病率不断上升。
心房颤动（简称房颤）是最常见的心律失常，近年来其患病率增长了近20倍。在阵发性房颤的间歇期，患者的心电图表现通常正常，这往往导致诊断延误。此外，房颤可以表现为轻微或无临床症状，增加了筛查的难度。房颤使脑卒中的风险增加五倍，因此早期发现和诊断房颤具有重要的临床意义。近年来，可穿戴电子健康监测设备发展迅速，这些设备利用人工智能系统识别心律失常模式，有助于房颤的检测。由于设计简单直观，患者和医护人员都能轻松使用。这些设备通过采集心电图并使用卷积神经网络（CNN）算法，帮助医生预测或诊断房颤，从而能够尽早识别和处理无症状或短期发作的阵发性房颤，通知患者及时就医，进而降低住院率、发病率和死亡率。房颤是成年人中最常见的心律失常，未来30年其患病率预计将增长三倍。房颤的发病率和死亡率对医疗效率和成本有重大影响。医生应当了解当前房颤的筛查和管理情况。房颤的主要危险因素包括年龄、种族和性别，发病率随着年龄的增长而升高。常见的可改变风险因素包括充血性心力衰竭、高血压、糖尿病、肥胖、过度饮酒和阻塞性睡眠呼吸暂停综合征。这些因素单独或联合促进了房颤的发生和发展，常与房颤相伴并相互影响。及早诊断并采取心律控制措施，可以有效预防脑卒中、心力衰竭恶化、心肌梗死和过早死亡等并发症。尽管房颤的治疗已经取得一定进展，但费用负担很高，早期发现房颤是关键。在过去十年中，对房颤的认识和检测水平有所提高，但仍难以发现或确诊部分阵发性房颤。长程监测对阵发性房颤的检测有一定优势，但筛查成本高且阳性率较低。随着健康意识的增强，可穿戴设备作为一种新兴的健康监测方式受到广泛关注。与传统的24小时动态心电图相比，可穿戴设备在检测阵发性房颤方面更为有效，对于房颤的预防和管理具有重要意义。
智能手机与可穿戴设备的结合，能够在不影响日常生活和工作的情况下进行健康数据监测，并自动传输数据至云平台，通过算法分析后及时反馈健康信息给用户和医生。这种方式不仅简化了检查流程，还改善了医疗效果。目前市场上主要有三类可穿戴设备：基于光电容积脉搏波（PPG）技术的设备、基于心电图的设备和基于脉冲可变性（MCG）技术的设备。它们通过内置传感器采集生理参数，并利用智能心电分析算法进行处理，实现房颤的自动诊断。PPG技术作为一种光学测量方法，通过记录与心搏同步的血容量变化，检测心率和节律异常。尽管精度受多种因素影响，但因其操作简单和价格低廉，已成为普及度较高的房颤筛查工具之一。心电图技术的可穿戴设备在房颤诊断中精度较高，但由于价格较高和操作复杂，尚未在临床广泛应用。MCG技术通过测量心脏机械振动，为房颤监测提供了实用且经济的解决方案，尽管应用较少，但具有独特优势。随着心律监测技术的迅速迭代，房颤检测能力不断提高。目前有超过400种可穿戴设备，能持续监测心率变化并有效检测房颤。结合人工智能技术，这些设备在房颤筛查中的应用潜力巨大。人工智能利用深度学习和机器学习算法，从大量心电图中提取特征，实现自动诊断。近年来，随着数据量的增加，人工智能模型的心电图自动诊断性能显著提高。CNN模型特别适用于解读心电图数据，在房颤筛查中表现出高敏感性和高特异性。综上所述，房颤是导致严重心血管并发症的主要因素之一，早期识别和管理对于预防这些并发症至关重要。基于人工智能的可穿戴设备在房颤筛查中的应用，能显著提高检出率，简化筛查流程，具有广阔的应用前景。这些技术的发展对心血管疾病的预防和管理将产生重大影响。基于心电图的可穿戴设备是目前诊断房颤最准确的方法之一，其精度相对较高，达到95%以上。记录心电图可以使用不同数量的电极，电极数量越多，所搜集到的信息分辨率就越高。单电极心电图能够在身体的不同部位进行测量。
然而，由于基于心电图的可穿戴设备通常价格较高、操作复杂，因此尚未在临床广泛应用。
MCG技术是一种测量心脏机械振动的方法，可以直接测量心脏收缩和舒张时产生的机械能信号。智能手机MCG设备可通过其内置传感器将心律波动情况反映在心机械图上，传感器各个方向记录的信号中规则者为窦性心律，不规则者为房颤。
虽然MCG技术在房颤筛查方面的应用较少，但也有其独特优势。智能手机MCG设备可以为房颤监测提供实用且经济高效的方案，从而实现房颤的大规模检测，并进一步提高房颤筛查和监测的可靠性。
近年来，随着心律监测技术的迅速迭代，房颤等异常心律的检测能力不断提高。目前市场上有超过400种可穿戴设备，不仅能持续监测心率变化，而且还能有效检测房颤的发生。经过临床验证的移动医疗技术包括手持式或智能手机单导联心电图记录仪、智能手表单导联心电图记录仪、PPG智能手表或智能手机、心电图贴片监测仪、血压监测仪和外置Holter监测仪，而根据可穿戴设备及其内置传感器技术的不同，房颤自动检测算法的准确性也会有所差异。但只要选准了合适的目标筛查群体，上述移动医疗技术就有望拥有广阔的应用前景。
在房颤出现并发症之前，它往往很难被发现。然而，随着人工智能技术的应用，房颤的检出率可能显著提高。人工智能，也被称为机器智能，包括深度学习和机器学习算法，其中深度学习在医学图像分析和预测方面展现了巨大的潜力。通过从大量心电图中学习并提取特征，人工智能可以构建模型，自动进行心电图诊断。近年来，随着训练数据量的增加，人工智能模型在心电图自动诊断方面的性能显著提高。常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）特别适用于心电图数据的解读。尽管阵发性房颤的诊断依赖于发作时的心电图，但在房颤发生前，心房结构可能已经出现了如心肌肥大和纤维化等改变，这些改变会导致微弱的心电变化，但这种变化往往难以被人眼察觉。Mäkynen等的研究表明，通过利用人工智能技术，可以从正常节律的心电图中识别出即将发生的房颤，从而为早期干预和诊断房颤提供了新的可能性。Hannun等利用单导联动态心电图监测设备，收集了53877名患者的91232份心电图数据，并输入CNN进行分析，创建了一个能够分类12种不同心律的模型。CNN模型识别这些节律的ROC曲线下面积（AUC）达到0.91，并且CNN模型在包括房颤在内的所有12种心脏节律的诊断上都优于心脏病专家。CNN模型在可穿戴设备中的应用越来越多，其在房颤筛查中的可行性、高敏感性和高特异性逐步得到验证。2019年，美国梅奥医学中心的Attia等采用CNN对12导联心电图进行分析，将至少有一个房颤或心房扑动节律的心电图标记为阳性，结果显示测试数据集中8.4%的患者被证实有房颤。该算法在一份心电图上的诊断表现为：AUC为0.87，敏感性为79.0%，特异性为79.5%，F1得分为39.2%，总体准确率为79.4%。如果考虑每位患者首次记录到的房颤心电图前31天内的所有心电图，则AUC可以提高至0.90，敏感性提高至82.3%，特异性提高至83.4%，F1得分提高至45.4%，总体准确率提高至83.3%。Hirota等从一家专科心脏医院的数据库中筛选出12863份显示正常窦性心律的指数心电图，排除了房颤、其他房性心律失常、起搏器引发的节律和结构性心脏病患者后，基于MUSE数据管理系统的438个自动测量心电图参数，利用随机森林算法开发了模型，并采用10折交叉验证方法对模型进行评估。结果显示，在12863份正常窦性心律的指数心电图中，对于当前的阵发性房颤（1131例）和新发房颤（98例），模型在训练和测试数据集上的c-统计量均表现出高度准确性，而且P波、QRS波和ST-T段的参数重要性在当前和新发生的房颤模型中基本相似。这项研究提供了心电图参数与房颤之间关系的全面信息，提示P波、QRS波和ST-T段参数在预测房颤中的重要性。一项来自美国Geisinger健康系统的研究利用1984至2019年收集的430000例患者的心电图，对人工智能模型进行训练，并在没有房颤病史的患者中预测房颤发生的风险。该模型可以预测心电图检查后一年内发生的房颤，其ROC AUC和精确召回曲线的AUC分别为0.85和0.22。研究者使用上述模型对2010至2014年脑卒中登记系统中的心电图数据进行了测试，结果显示该模型预测一年内新发房颤的敏感性为69%，特异性为81%。人工智能心电图作为一种低成本的筛查手段，可以根据房颤未发作时的窦性心律心电图识别阵发性房颤。这些研究提示，人工智能结合心电图分析技术，可以提高房颤识别的准确性，即使记录心电图时房颤尚未发作，人工智能模型也能根据细微的心电变化筛查出潜在的房颤高危患者。房颤是引发严重心血管并发症的主要因素之一，早期识别和管理对于预防这些并发症至关重要。本文探讨了基于人工智能的可穿戴设备在房颤筛查中的应用，突出了这些设备在提高房颤检出率、方便性和经济性方面的潜力。随着人工智能技术的进步，结合持续的健康监测，这些设备不仅能提高房颤的及时发现率，还能简化和优化房颤的筛查和管理过程。这些技术的发展有望对心血管疾病的预防和管理产生重大影响。人工智能和可穿戴设备的结合，将使得房颤的检测更加高效、便捷，并且成本更低，从而更广泛地应用于临床和日常健康管理。这不仅有助于早期发现和干预，还能改善整体医疗效果，降低疾病带来的负担。［1］邓丹丹，朱蓓，侯莉．心房颤动的流行病学及预防措施［J］．中国临床保健杂志，2021，24(6):737－741．
［2］PEＲEZMV，MAHAFFEYKW，HEDLINH，etal．Large-scaleassessmentofasmartwatchtoidentifyatrialfibrillation［J］．NEnglJMed，2019，381(20):1909－1917．
［3］VOLPATOL，DELＲÍOCAＲＲALM，SENNN，etal．Generalpractitioners＇perceptionsoftheuseofwearableelectronichealthmonitoringdevices:qualitativeanalysisofrisksandbenefits［J］．JMIＲMhealthUhealth，2021，9·193·第2期穆耶赛尔·麦麦提明，等．基于人工智能的可穿戴设备在心房颤动筛查中的应用(8):e23896．DOI:10．2196/23896．
［4］KOＲNEJJ，BOＲSCHELCS，BENJAMINEJ，etal．Epidemiologyofatrialfibrillationinthe21stcentury:novelmethodsandnewinsights［J］．CircＲes，2020，127(1):4－20．
