【HRS2017】智能手表心率传感器能够检测房颤

依据美国心律学会2017年科学年会上讲演的一项研讨，苹果手表的心率传感器与人工智能匹配后可检测到无病症性心房哆嗦（AF）。

美国加利福尼亚大学（旧金山市）心脏电生理研讨员Jose Sanchez、心脏病学临床研讨主任、心房哆嗦研讨特聘教授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患者归入研讨，应用苹果手表的光电容积描记传感器与深度学习算法相分离来肯定能否能够运用心率数据来检测到房颤，用以开发分辨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%的患者左心室功用正常）中每一位复律胜利的患者都在复律前20分钟和复律后20分钟佩戴了这种苹果手表；研讨对深度学习算法的性能与12导联心电图中止了比较。结果显现，与以前的AF考证算法相比，运用深度学习算法检测到AF的C统计量明显升高（0.97），并且，敏理性（98.04%）和特异性（90.2%）皆明显升高。

研讨人员指出，应用光电容积描记术，智能手表岂但能够检测心率，还为检测无病症性AF开辟了新途径。Marcus谈道：“固然移动技术筛查不会取代较传统的监测措施，但是它在胜利筛查高风险患者和降低AF漏诊数量方面具有展开潜力。”

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; Chicago.

（来源：《国际循环》编辑部）

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