全球热议:智能手表可以预测未来的心脏问题

伦敦大学学院研究人员领导的一项新研究表明，智能手表等可穿戴设备可用于检测晚年发生心力衰竭和心律不齐的更高风险。

这项发表在《欧洲心脏杂志——数字健康》上的研究调查了 83,000 名接受过 15 秒心电图 (ECG) 的人的数据，这些心电图与使用智能手表和手机设备进行的心电图相当。

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研究人员发现心电图记录包含额外的心跳，这些心跳通常是良性的，但如果它们频繁发生，则与心力衰竭和心律失常(不规则心跳)等疾病有关。

他们发现，在这段简短的录音中有额外节拍的人(占总数的 25 分之一)在未来 10 年内患心力衰竭或心房颤动的风险增加一倍。

分析的心电图记录来自 50 至 70 岁的人，他们当时没有已知的心血管疾病。

主要作者 Michele Orini 博士(伦敦大学学院心血管科学研究所)说：“我们的研究表明，来自消费级可穿戴设备的心电图可能有助于检测和预防未来的心脏病。”

“下一步是使用独立数据集重新验证这些结果，如果得到证实，将研究如何使用可穿戴设备进行筛查在实践中发挥最佳作用。”

“这种筛查可能会与人工智能和其他计算机工具的使用相结合，以快速识别表明更高风险的心电图，就像我们在研究中所做的那样，从而更准确地评估人群风险并帮助减轻负担这些疾病。”

资深作者 Pier D. Lambiase 教授(UCL 心血管科学研究所和 Barts 心脏中心，Barts Health NHS Trust)说，“能够在早期识别出有心力衰竭和心律失常风险的人意味着我们可以评估更高风险的人通过提供关于定期、适度运动和饮食的重要性的生活方式建议，可以更频繁地发现病例并帮助预防病例。”

在 ECG 中，附着在皮肤上的传感器用于检测心脏每次跳动时产生的电信号。在临床环境中，至少有 10 个传感器被放置在身体周围，专科医生会查看记录以查看是否存在可能出现问题的迹象。消费级可穿戴设备依赖于一个传感器(单引线)，因此不那么笨重，但也不太准确。

对于这篇新论文，研究团队使用机器学习和自动化计算机工具来识别带有额外节拍的录音。这些额外的搏动被归类为来自心脏下腔的室性早搏 (PVC) 或来自上腔的心房早搏 (PAC)。

被识别为有额外节拍的录音，以及一些没有被判断为有额外节拍的录音，随后由两位专家进行审查，以确保分类是正确的。

研究人员首先查看了来自英国生物银行项目的 54,016 名参与者的数据，这些参与者的中位年龄为 58 岁，他们的健康状况在记录心电图后平均跟踪了 11.5 年。然后他们查看了第二组 29,324 名参与者，中位年龄为 64 岁，对他们进行了 3.5 年的随访。

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