目錄：
1.引言
2.房顫
3.可穿戴設(shè)備在房顫中的應(yīng)用
3.1PPG 技術(shù)在房顫檢測中的應(yīng)用
3.2心電圖技術(shù)在房顫診斷中的應(yīng)用
3.3MCG 技術(shù)在房顫檢測中的應(yīng)用
4.人工智能在房顫篩查中的應(yīng)用
5.小結(jié)
結(jié)尾附：線下產(chǎn)業(yè)交流會報名表
隨著人口老齡化和城市化進程的加快，中國居民在飲食習(xí)慣、運動量、環(huán)境污染和生活壓力等方面都發(fā)生了顯著變化。這些因素共同推動了心血管疾病的發(fā)病率和患病率不斷上升。
心房顫動（簡稱房顫）是最常見的心律失常，近年來其患病率增長了近20倍。在陣發(fā)性房顫的間歇期，患者的心電圖表現(xiàn)通常正常，這往往導(dǎo)致診斷延誤。此外，房顫可以表現(xiàn)為輕微或無臨床癥狀，增加了篩查的難度。房顫使腦卒中的風(fēng)險增加五倍，因此早期發(fā)現(xiàn)和診斷房顫具有重要的臨床意義。近年來，可穿戴電子健康監(jiān)測設(shè)備發(fā)展迅速，這些設(shè)備利用人工智能系統(tǒng)識別心律失常模式，有助于房顫的檢測。由于設(shè)計簡單直觀，患者和醫(yī)護人員都能輕松使用。這些設(shè)備通過采集心電圖并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法，幫助醫(yī)生預(yù)測或診斷房顫，從而能夠盡早識別和處理無癥狀或短期發(fā)作的陣發(fā)性房顫，通知患者及時就醫(yī)，進而降低住院率、發(fā)病率和死亡率。房顫是成年人中最常見的心律失常，未來30年其患病率預(yù)計將增長三倍。房顫的發(fā)病率和死亡率對醫(yī)療效率和成本有重大影響。醫(yī)生應(yīng)當(dāng)了解當(dāng)前房顫的篩查和管理情況。房顫的主要危險因素包括年齡、種族和性別，發(fā)病率隨著年齡的增長而升高。常見的可改變風(fēng)險因素包括充血性心力衰竭、高血壓、糖尿病、肥胖、過度飲酒和阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征。這些因素單獨或聯(lián)合促進了房顫的發(fā)生和發(fā)展，常與房顫相伴并相互影響。及早診斷并采取心律控制措施，可以有效預(yù)防腦卒中、心力衰竭惡化、心肌梗死和過早死亡等并發(fā)癥。盡管房顫的治療已經(jīng)取得一定進展，但費用負(fù)擔(dān)很高，早期發(fā)現(xiàn)房顫是關(guān)鍵。在過去十年中，對房顫的認(rèn)識和檢測水平有所提高，但仍難以發(fā)現(xiàn)或確診部分陣發(fā)性房顫。長程監(jiān)測對陣發(fā)性房顫的檢測有一定優(yōu)勢，但篩查成本高且陽性率較低。隨著健康意識的增強，可穿戴設(shè)備作為一種新興的健康監(jiān)測方式受到廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)的24小時動態(tài)心電圖相比，可穿戴設(shè)備在檢測陣發(fā)性房顫方面更為有效，對于房顫的預(yù)防和管理具有重要意義。
智能手機與可穿戴設(shè)備的結(jié)合，能夠在不影響日常生活和工作的情況下進行健康數(shù)據(jù)監(jiān)測，并自動傳輸數(shù)據(jù)至云平臺，通過算法分析后及時反饋健康信息給用戶和醫(yī)生。這種方式不僅簡化了檢查流程，還改善了醫(yī)療效果。目前市場上主要有三類可穿戴設(shè)備：基于光電容積脈搏波（PPG）技術(shù)的設(shè)備、基于心電圖的設(shè)備和基于脈沖可變性（MCG）技術(shù)的設(shè)備。它們通過內(nèi)置傳感器采集生理參數(shù)，并利用智能心電分析算法進行處理，實現(xiàn)房顫的自動診斷。PPG技術(shù)作為一種光學(xué)測量方法，通過記錄與心搏同步的血容量變化，檢測心率和節(jié)律異常。盡管精度受多種因素影響，但因其操作簡單和價格低廉，已成為普及度較高的房顫篩查工具之一。心電圖技術(shù)的可穿戴設(shè)備在房顫診斷中精度較高，但由于價格較高和操作復(fù)雜，尚未在臨床廣泛應(yīng)用。MCG技術(shù)通過測量心臟機械振動，為房顫監(jiān)測提供了實用且經(jīng)濟的解決方案，盡管應(yīng)用較少，但具有獨特優(yōu)勢。隨著心律監(jiān)測技術(shù)的迅速迭代，房顫檢測能力不斷提高。目前有超過400種可穿戴設(shè)備，能持續(xù)監(jiān)測心率變化并有效檢測房顫。結(jié)合人工智能技術(shù)，這些設(shè)備在房顫篩查中的應(yīng)用潛力巨大。人工智能利用深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)算法，從大量心電圖中提取特征，實現(xiàn)自動診斷。近年來，隨著數(shù)據(jù)量的增加，人工智能模型的心電圖自動診斷性能顯著提高。CNN模型特別適用于解讀心電圖數(shù)據(jù)，在房顫篩查中表現(xiàn)出高敏感性和高特異性。綜上所述，房顫是導(dǎo)致嚴(yán)重心血管并發(fā)癥的主要因素之一，早期識別和管理對于預(yù)防這些并發(fā)癥至關(guān)重要?；谌斯ぶ悄艿目纱┐髟O(shè)備在房顫篩查中的應(yīng)用，能顯著提高檢出率，簡化篩查流程，具有廣闊的應(yīng)用前景。這些技術(shù)的發(fā)展對心血管疾病的預(yù)防和管理將產(chǎn)生重大影響。心電圖技術(shù)在房顫診斷中的應(yīng)用
基于心電圖的可穿戴設(shè)備是目前診斷房顫最準(zhǔn)確的方法之一，其精度相對較高，達(dá)到95%以上。記錄心電圖可以使用不同數(shù)量的電極，電極數(shù)量越多，所搜集到的信息分辨率就越高。單電極心電圖能夠在身體的不同部位進行測量。
然而，由于基于心電圖的可穿戴設(shè)備通常價格較高、操作復(fù)雜，因此尚未在臨床廣泛應(yīng)用。
MCG技術(shù)在房顫檢測中的應(yīng)用
MCG技術(shù)是一種測量心臟機械振動的方法，可以直接測量心臟收縮和舒張時產(chǎn)生的機械能信號。智能手機MCG設(shè)備可通過其內(nèi)置傳感器將心律波動情況反映在心機械圖上，傳感器各個方向記錄的信號中規(guī)則者為竇性心律，不規(guī)則者為房顫。
雖然MCG技術(shù)在房顫篩查方面的應(yīng)用較少，但也有其獨特優(yōu)勢。智能手機MCG設(shè)備可以為房顫監(jiān)測提供實用且經(jīng)濟高效的方案，從而實現(xiàn)房顫的大規(guī)模檢測，并進一步提高房顫篩查和監(jiān)測的可靠性。
近年來，隨著心律監(jiān)測技術(shù)的迅速迭代，房顫等異常心律的檢測能力不斷提高。目前市場上有超過400種可穿戴設(shè)備，不僅能持續(xù)監(jiān)測心率變化，而且還能有效檢測房顫的發(fā)生。經(jīng)過臨床驗證的移動醫(yī)療技術(shù)包括手持式或智能手機單導(dǎo)聯(lián)心電圖記錄儀、智能手表單導(dǎo)聯(lián)心電圖記錄儀、PPG智能手表或智能手機、心電圖貼片監(jiān)測儀、血壓監(jiān)測儀和外置Holter監(jiān)測儀，而根據(jù)可穿戴設(shè)備及其內(nèi)置傳感器技術(shù)的不同，房顫自動檢測算法的準(zhǔn)確性也會有所差異。但只要選準(zhǔn)了合適的目標(biāo)篩查群體，上述移動醫(yī)療技術(shù)就有望擁有廣闊的應(yīng)用前景。
在房顫出現(xiàn)并發(fā)癥之前，它往往很難被發(fā)現(xiàn)。然而，隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，房顫的檢出率可能顯著提高。人工智能，也被稱為機器智能，包括深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)算法，其中深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析和預(yù)測方面展現(xiàn)了巨大的潛力。通過從大量心電圖中學(xué)習(xí)并提取特征，人工智能可以構(gòu)建模型，自動進行心電圖診斷。近年來，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加，人工智能模型在心電圖自動診斷方面的性能顯著提高。常見的深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適用于心電圖數(shù)據(jù)的解讀。盡管陣發(fā)性房顫的診斷依賴于發(fā)作時的心電圖，但在房顫發(fā)生前，心房結(jié)構(gòu)可能已經(jīng)出現(xiàn)了如心肌肥大和纖維化等改變，這些改變會導(dǎo)致微弱的心電變化，但這種變化往往難以被人眼察覺。M?kynen等的研究表明，通過利用人工智能技術(shù)，可以從正常節(jié)律的心電圖中識別出即將發(fā)生的房顫，從而為早期干預(yù)和診斷房顫提供了新的可能性。Hannun等利用單導(dǎo)聯(lián)動態(tài)心電圖監(jiān)測設(shè)備，收集了53877名患者的91232份心電圖數(shù)據(jù)，并輸入CNN進行分析，創(chuàng)建了一個能夠分類12種不同心律的模型。CNN模型識別這些節(jié)律的ROC曲線下面積（AUC）達(dá)到0.91，并且CNN模型在包括房顫在內(nèi)的所有12種心臟節(jié)律的診斷上都優(yōu)于心臟病專家。CNN模型在可穿戴設(shè)備中的應(yīng)用越來越多，其在房顫篩查中的可行性、高敏感性和高特異性逐步得到驗證。2019年，美國梅奧醫(yī)學(xué)中心的Attia等采用CNN對12導(dǎo)聯(lián)心電圖進行分析，將至少有一個房顫或心房撲動節(jié)律的心電圖標(biāo)記為陽性，結(jié)果顯示測試數(shù)據(jù)集中8.4%的患者被證實有房顫。該算法在一份心電圖上的診斷表現(xiàn)為：AUC為0.87，敏感性為79.0%，特異性為79.5%，F(xiàn)1得分為39.2%，總體準(zhǔn)確率為79.4%。如果考慮每位患者首次記錄到的房顫心電圖前31天內(nèi)的所有心電圖，則AUC可以提高至0.90，敏感性提高至82.3%，特異性提高至83.4%，F(xiàn)1得分提高至45.4%，總體準(zhǔn)確率提高至83.3%。Hirota等從一家專科心臟醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫中篩選出12863份顯示正常竇性心律的指數(shù)心電圖，排除了房顫、其他房性心律失常、起搏器引發(fā)的節(jié)律和結(jié)構(gòu)性心臟病患者后，基于MUSE數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的438個自動測量心電圖參數(shù)，利用隨機森林算法開發(fā)了模型，并采用10折交叉驗證方法對模型進行評估。結(jié)果顯示，在12863份正常竇性心律的指數(shù)心電圖中，對于當(dāng)前的陣發(fā)性房顫（1131例）和新發(fā)房顫（98例），模型在訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集上的c-統(tǒng)計量均表現(xiàn)出高度準(zhǔn)確性，而且P波、QRS波和ST-T段的參數(shù)重要性在當(dāng)前和新發(fā)生的房顫模型中基本相似。這項研究提供了心電圖參數(shù)與房顫之間關(guān)系的全面信息，提示P波、QRS波和ST-T段參數(shù)在預(yù)測房顫中的重要性。一項來自美國Geisinger健康系統(tǒng)的研究利用1984至2019年收集的430000例患者的心電圖，對人工智能模型進行訓(xùn)練，并在沒有房顫病史的患者中預(yù)測房顫發(fā)生的風(fēng)險。該模型可以預(yù)測心電圖檢查后一年內(nèi)發(fā)生的房顫，其ROC AUC和精確召回曲線的AUC分別為0.85和0.22。研究者使用上述模型對2010至2014年腦卒中登記系統(tǒng)中的心電圖數(shù)據(jù)進行了測試，結(jié)果顯示該模型預(yù)測一年內(nèi)新發(fā)房顫的敏感性為69%，特異性為81%。人工智能心電圖作為一種低成本的篩查手段，可以根據(jù)房顫未發(fā)作時的竇性心律心電圖識別陣發(fā)性房顫。這些研究提示，人工智能結(jié)合心電圖分析技術(shù)，可以提高房顫識別的準(zhǔn)確性，即使記錄心電圖時房顫尚未發(fā)作，人工智能模型也能根據(jù)細(xì)微的心電變化篩查出潛在的房顫高?；颊摺?/span>房顫是引發(fā)嚴(yán)重心血管并發(fā)癥的主要因素之一，早期識別和管理對于預(yù)防這些并發(fā)癥至關(guān)重要。本文探討了基于人工智能的可穿戴設(shè)備在房顫篩查中的應(yīng)用，突出了這些設(shè)備在提高房顫檢出率、方便性和經(jīng)濟性方面的潛力。隨著人工智能技術(shù)的進步，結(jié)合持續(xù)的健康監(jiān)測，這些設(shè)備不僅能提高房顫的及時發(fā)現(xiàn)率，還能簡化和優(yōu)化房顫的篩查和管理過程。這些技術(shù)的發(fā)展有望對心血管疾病的預(yù)防和管理產(chǎn)生重大影響。人工智能和可穿戴設(shè)備的結(jié)合，將使得房顫的檢測更加高效、便捷，并且成本更低，從而更廣泛地應(yīng)用于臨床和日常健康管理。這不僅有助于早期發(fā)現(xiàn)和干預(yù)，還能改善整體醫(yī)療效果，降低疾病帶來的負(fù)擔(dān)。［1］鄧丹丹，朱蓓，侯莉．心房顫動的流行病學(xué)及預(yù)防措施［J］．中國臨床保健雜志，2021，24(6):737－741．
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