江苏
近日，由东南大学公共卫生学院、马鞍山市疾病预防控制中心、南京医科大学第一附属医院等多家机构联合开展的一项创新性研究成果在国际顶级心血管期刊 Circulation 上发表。该研究首次在人群中验证了基于智能手机心音检测技术筛查房颤的可行性，为社区房颤早期发现开辟了全新路径。
填补技术空白，开创筛查新模式
房颤是最常见的心律失常疾病，可显著增加脑卒中和心力衰竭风险。传统的房颤筛查主要依赖医院心电图检查或昂贵的可穿戴设备，在社区推广中面临可及性差、成本高等限制。
研究团队基于房颤患者心音节律不规则、响度变化明显的特征，创新性地开发了智能心音采集技术（FonoCheck系统）。该技术充分利用了智能手机的普及优势，将传统的心脏听诊与现代数字技术相结合，为大规模社区筛查提供了切实可行的解决方案。
大样本验证，技术性能优异
研究团队在马鞍山市雨山区和花山区开展了前瞻性队列研究，纳入5312名社区居民(平均年龄53±16岁，60%为女性)。参与者在安静环境中，研究人员将小米智能手机放置在心尖听诊区，使用FonoCheck应用程序记录30秒心音信号。
核心技术流程包括：
心音信号采集：30秒连续记录
信号处理：20-150Hz滤波处理
专业判读：2名独立心脏病专家基于节律不规则性和振幅变异性进行视觉评估
确诊验证：疑似病例接受12导联心电图检查确认
A，研究概述：从马鞍山市的两个社区招募参与者。使用FonoCheck应用程序录制心音，并由两名独立的心脏病专家进行评估。对疑似房颤（AF）病例进行随访以确认房颤。
B，基于心音分析确定的疑似房颤参与者比例。
C，随访期间通过心电图（ECG）确诊的房颤比例。注意房颤患病率随年龄增长而增加。
D，房颤和窦性心律（SR）的代表性心音和心电图记录。红色条标记第一心音的位置。
临床效果显著，诊断准确性高
在经过严格质控筛选的5042名有效参与者中，研究团队通过智能手机心音分析成功识别出39例疑似房颤病例，疑似检出率为0.77%。这一比例与既往流行病学调查结果高度吻合，显示了该技术良好的敏感性。
更为重要的是，在后续的心电图确诊验证中，39例疑似病例中有36例同意接受随访检查，最终确诊房颤患者34例，确诊房颤患病率达到0.67%，阳性预测值高达94%，远超一般筛查工具的准确性要求。在确诊的34例房颤患者中，有9例为此前从未被诊断的新发病例，这一发现对于房颤的早期干预具有重要临床价值。
从技术操作层面来看，该方法显示出良好的实用性。在所有采集的心音信号中，仅有5%因噪声干扰无法进行有效分析，证明了智能手机心音采集的可靠性。
为了验证技术的特异性，研究团队还选取了222例阴性对照进行心电图，94%完成了心电图检查，均未发现房颤，进一步验证了该技术的特异性。
学术意义重大，应用前景广阔
这是全球首个基于智能手机心音技术的房颤人群筛查研究，具有重要的学术价值和临床意义。
随着技术的进一步完善和推广，基于智能手机的房颤筛查有望在基层医疗机构和社区健康管理中发挥重要作用，为实现房颤的早发现、早诊断、早治疗提供有力技术支撑，助力“健康中国2030"战略目标的实现。
参考文献：
Ren H, Qin Q, Dong Q, et al. Smartphone-Measured Heart Sounds for Atrial Fibrillation Screening in Community Populations[J]. Circulation, 2025, 152(4): 283-285.
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