智能手表心率传感器能够检测房颤

 根据美国心律学会2017年科学年会上报告的一项研究，苹果手表的心率传感器与人工智能匹配后可检测到无症状性心房颤动（AF）。 美国加利福尼亚大学（旧金山市）心脏电生理研究员Jose Sanchez、心脏病学临床研究主任、心房颤动研究特聘教授Gregory M. Marcus及其同事将51例无心室起搏节律并将接受复律的AF患者纳入研究，利用苹果手表的光电容积描记传感器与深度学习算法相结合来确定是否可以使用心率数据来检测到房颤，用以开发区分AF和窦性心律的“深层神经网络”算法采用了6158名苹果手表的心电图数据。

51例患者（平均年龄66岁；68%为男性；61%为白人；54%的患者左心室功能正常）中每一位复律成功的患者都在复律前20分钟和复律后20分钟佩戴了这种苹果手表；研究对深度学习算法的性能与12导联心电图进行了比较。结果显示，与以前的AF验证算法相比，使用深度学习算法检测到AF的C统计量明显升高（0.97），并且，敏感性（98.04%）和特异性（90.2%）皆明显升高。

研究人员指出，利用光电容积描记术，智能手表不但可以检测心率，还为检测无症状性AF开辟了新途径。Marcus谈道：“虽然移动技术筛查不会取代较传统的监测方法，但是它在成功筛查高风险患者和降低AF漏诊数量方面具有发展潜力。”

参考文献

Sanchez JM, et al. AF detection and ablation outcomes: Answering questions that matter to patients. Presented at: Heart Rhythm Society Annual Scientific Sessions; May 10-13, 2017;