CCI创新周讯 | 华为手表APP用于准确检测房颤

2022

04/21

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该项技术有望早期诊断心律失常和睡眠呼吸暂停综合症

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Image: Getty Images

2022年4月14日——在美国心脏病学会第71届年度科学会议上发表的一项研究中，近94%的人通过智能手表应用程序首次发现有心律失常症状，并与临床医生进行了随访，证实存在心房颤动（AFib）。

这项涉及280多万参与者的研究是迄今为止规模最大的一项研究，旨在展示可穿戴技术如何在日常活动中筛查心脏问题。研究人员还使用该应用程序对一部分参与者进行阻塞性睡眠呼吸暂停综合征筛查，发现被标记为患有睡眠呼吸暂停综合征的人患AFib的可能性是未被标记的人的1.5倍。这表明适合检测这两种情况的工具可以协同工作，进一步加强健康监测。

解放军总医院郭豫涛教授，该研究的主要作者评论：“数字技术有可能帮助人们提高对AFib及其风险因素的总体认识，并改善AFib及预防其并发症。”在COVID-19全球流行的背景下，本研究提供了一种帮助人们识别AFib的可能征象并得到早期诊断和治疗的工具。

AFib是最常见的心律失常类型，其症状包括心跳不规律，伴有头晕、胸痛和气促。AFib患卒中的风险是普通人群的五倍，因为不规律的心跳会导致血液聚集和凝结。早期诊断和治疗可以降低AFib人群的卒中风险。

这项在中国进行的研究将来自智能设备的数据与临床数据结合起来，用光容积描记法（photovolethydragraphy）检查AFib筛查的准确性。光容积描记法是一种基于光线的方法，用于监测许多可穿戴设备中的血流。研究人员跟踪了280多万人，他们在兼容的华为智能设备上下载AFib筛选程序。智能设备使用光容积描记术来监测佩戴者的脉搏，应用程序设计一种算法来检测心律是否异常。如果检测到异常心律，临床医生会联系佩戴者预约进行临床评估。

在四年期间（2018-2021），12244名用户收到了疑似AFib的通知。在5227名选择与临床医生进行回访的患者中，93.8%的患者使用标准的AFib诊断工具（包括临床评估、心电图和24小时动态心电图监测）确认了AFib，其中有人在睡眠时亦佩戴设备跟踪心脏活动。

光容积描记术也可以用来检测患有阻塞性睡眠呼吸暂停时发生的生理变化。此前的研究表明，大约一半的AFib患者也患有睡眠呼吸暂停。在这项研究中，对961931名接受AFib筛查的应用程序用户进行了睡眠呼吸暂停症状筛查。其中，约18000人被告知可能患有这种疾病。研究结果还显示，该组患者的AFib诊断率较高，被标记为睡眠呼吸暂停的患者诊断AFib的几率是未被标记为睡眠呼吸暂停的患者的1.5倍。

此外，该研究填补了中国AFib流行病学变化趋势。研究发现，与2018年相比，2020年（HR=1.34，95%CI：1.27-1.40）与2021年（HR=1.67，1.59-1.76）AFib发生风险成递进式增加。AFib风险递增可能与未能有效控制相关危险因素（包括OSA、肥胖、高血压、体力活动不足等）有关。

虽然这项研究使用的是华为设备，但在美国，苹果手表或FitBit等更常见的设备具有类似的光体积描记技术，可用于测量人的脉搏和检测异常。

该研究的一个局限性是，在收到疑似AFib通知的患者中，只有53.3%的人有效地与临床医生进行了随访以进一步评估。研究人员无法验证剩下的人是否已临床确诊AFib，也无法确定他们为什么没有进行健康评估。

该研究由中国国家自然科学基金资助。

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