ESC中国之声：开启房颤监测新范式，PPG手表持续监测房颤负荷新证据！

*仅供医学专业人士阅读参考

智能手表房颤监测准确性获证实，引领心血管数字健康新趋势。

整理：Key

审核专家：孔祥怡教授

心房颤动（AF）作为临床上最常见的心律失常之一，其长期、动态的负荷监测对临床管理具有重要意义。

2025年欧洲心脏病学会（ESC）年会于8月29日至9月1日在西班牙马德里隆重召开。在本次大会上，来自北京安贞医院的孔祥怡教授报告了由马长生教授与左嵩教授团队主导的一项重要研究成果。

研究结果显示，光电容积脉搏波（PPG）智能手表在房颤检测与负荷评估方面具有较高的准确性和稳定性，为房颤的长期监测与管理提供了可靠、便捷的新方案。

图1 孔教授在讲课

图2 长城会主席团在ESC会议现场

告别心电图贴片，能否实现长期精准监测？

AF作为临床上最常见的心律失常之一，其发病率随着年龄的增长显著增加。AF不仅会导致患者心悸、乏力等不适症状，更重要的是，它会显著增加血栓栓塞事件（如脑卒中）的风险。因此，对AF负荷的持续监测对于评估患者病情、制定治疗策略以及预防并发症具有重要意义。

目前，临床上用于AF监测的主要手段包括心电图贴片和植入式心电监测装置等。但这些方法存在诸多局限性，如心电图贴片通常只能进行短期监测（一般为几天），属于侵入性或微创操作，且成本较高；植入式装置虽然可以实现长期监测，但手术风险和费用问题限制了其广泛应用。因此，开发一种非侵入性、连续、可扩展的AF监测方法具有重要的临床价值和社会意义。

近年来，随着可穿戴技术的飞速发展，基于PPG的智能手表为AF监测提供了新的思路。PPG技术通过检测血液容积变化来获取脉搏波信号，具有非侵入性、便捷性和低成本等优势。然而，目前关于基于PPG的智能手表算法在连续AF负荷监测方面的有效性验证研究相对较少，且多采用间歇采样方式，缺乏长期、连续监测的数据支持。

本研究旨在评估基于PPG的智能手表算法在连续监测AF负荷方面的准确性和稳定性，通过与单导联心电图贴片进行对比，验证其在临床应用中的可行性，为AF患者的长期监测和管理提供科学依据。

PPG监测准确率超98%

▌研究方法

本研究采用观察性研究设计，在单个中心招募了房颤患者。研究从2024年1月至4月，共纳入728名房颤患者，其中男性占67.3%，中位年龄为62.0岁。

所有患者同时佩戴基于PPG的智能手表和单导联心电图贴片进行监测。智能手表通过PPG算法实时分析脉搏波信号，检测房颤发作；心电图贴片则作为参考标准，记录患者的心电活动。

监测结束后，将智能手表和心电图贴片的数据进行同步分析，以30秒为一个记录片段，将监测时间划分为不重叠的30秒片段，分别判断每个片段是否为房颤状态，并计算房颤负荷。

在数据分析过程中，排除了年龄小于18岁、有皮肤过敏史或设备佩戴部位皮疹以及起搏器依赖的患者。对于数据丢失、手表佩戴时间不足或PPG/心电图信号质量差的情况也进行了相应处理，以确保分析数据的可靠性（图3）。

图3 研究方法

本研究平均监测时长为20.4±4.5小时，共产生了1,440,826对同步的心电图和PPG记录。心电图的有效记录率为96.23%，而PPG的有效记录率为62.50%。PPG有效记录率相对较低的原因主要是在白天活动时，运动伪影会影响PPG信号的质量。

▌房颤检测准确性更高

本研究共纳入728名房颤患者，同时佩戴采用PPG算法的智能手表（JKwear 1）和贴片式心电图（P-ECG）进行连续监测。数据分析基于超过144万个30秒数据段。

结果显示，在段水平上，PPG算法识别房颤的灵敏度高达98.6%，特异性达99.5%；在患者水平上，灵敏度为92.0%，特异性为96.4%。更重要的是，PPG估算的房颤负荷与ECG金标准结果呈现极佳的相关性（r=0.999），且一致性高。

这表明PPG智能手表在检测房颤发作方面具有较高的准确性，无论是在整体患者评估还是单个时间片段的判断上，都能较为准确地识别房颤状态。

▌不同时间段的性能表现

PPG智能手表在不同时间段的准确性、敏感性和特异性均超过98%（图4）。在夜间，其特异性更是高达99.7%，显示出在相对稳定的环境下，PPG智能手表的性能更为出色。这可能是因为夜间患者活动减少，运动伪影对PPG信号的干扰降低，从而提高了检测的准确性。

图4 不同时间段的性能表现

▌房颤负荷评估

对于至少有一次房颤发作的患者，基于手腕PPG（W-PPG）估算的房颤负荷与基于贴片心电图（P-心电图）计算的房颤负荷之间存在极强的相关性（r=0.999），两者在房颤负荷评估上具有高度一致性。这意味着PPG智能手表在评估房颤负荷方面与传统的心电图贴片具有相似的准确性，能够可靠地反映患者的房颤负荷情况。

▌房颤负荷分布与亚组分析

研究也观察到智能手表监测的有效率存在昼夜差异：夜间有效记录率高达86.8%，而日间有效率仅为44.8%（图5），这提示夜间可能是利用此类设备进行房颤监测的优效时段。此外，在易被传统检查遗漏的阵发性房颤患者中，48.9%的患者房颤负荷低于1%，更加凸显了手表连续监测的临床价值。

图5 房颤负荷分布的昼夜差异分析

智能手表监测准确性高，但仍具挑战

尽管可穿戴设备如PPG智能手表在房颤检测方面表现出高诊断性能，且其无创、便捷、可持续监测的特点使其更适用于大规模筛查或患者长期管理，但该技术仍需应对日间运动伪差、信号质量干扰以及数据隐私等挑战。

针对上述问题，未来研究将从以下几方面深入展开：

• 一是引入人工智能与深度学习技术，提升算法对运动伪影和噪声的抑制能力，增强在真实生活场景中的信号质量与分析可靠性；

• 二是拓展监测周期至数周甚至数月，实现对房颤负荷更长期、连续和全面的评估；

• 三是扩大验证人群范围，特别是在卒中后、心力衰竭或合并多种并发症的高危患者中开展多中心研究，以进一步验证该技术的普适性与临床适用性，推动其融入日常疾病管理流程。

小结

综上所述，本研究通过大规模临床观察性分析，为PPG智能手表用于连续房颤负荷监测的有效性提供了有力证据。它标志着可穿戴设备在心血管健康管理领域，特别是对于房颤这类常见且风险高的心律失常疾病的长期、动态、患者友好的监测模式上迈出关键一步，有望助力更个性化的疾病管理和卒中预防。

随着传感器技术、算法优化和人工智能融合的进步，可穿戴设备正逐步从消费电子产品向临床级诊断工具演变。未来研究方向包括开发更先进的算法以降低误报率，以及探索其在更广泛人群中的应用价值。

项目负责人

马长生教授

• 北京安贞医院心脏内科中心主任、博士研究生导师

• 国家卫健委首批“国家杰出医师”

• 中华医学会心血管病学分会主任委员

• 国际知名心血管病专家，在房颤导管消融领域具有开创性贡献。1998年完成国内首例房颤导管消融术，开创中国房颤介入治疗新时代。首创阵发性房颤“单导管”术式，并改良推广原创“2C3L”术式，成为国内主流且高效安全的治疗方案。每年完成房颤导管消融手术数量及效果居国际先进水平。目前担任

  Circulation

  副主编、

  PACE

  主编，以及国内外30余种学术期刊编委。主持国家“十五”“十一五““十二五”“十三五”“十四五”科技攻关项目、国家自然科学基金重点项目等多项国家级及省部级课题。主编《心律失常射频消融图谱》《介入心脏病学》等多部本领域工具书，在

  The Lancet、JAMA、Circulation、JACC、European Heart Journal、Nature Reviews Cardiology

  等国际权威期刊发表研究论文600余篇

项目负责人

左嵩教授

主任医师 副教授 硕士生导师

• 国家卫生健康委员会心律失常介入诊疗基地培训导师

• 美国心脏病学会会员（FACC）

• 中国心律学会青年委员（CHRS）

• 亚洲心脏学会心律失常与电生理委员会委员（AHS）

• Pacing and Clinical Electrophysiology

  编委

• 《中国实用内科杂志》编委

• 主持国家自然科学基金委青年科学基金项目一项。主持及参与多项心房颤动领域临床研究。近五年累计发表SCI及中文核心期刊论文30余篇，其中以第一作者及通讯作者在

  JACC CE、EUROPACE、JAHA、PACE

  及《中华心血管病杂志》等期刊发表论文10余篇。

专家简介

孔祥怡教授

首都医科大学附属北京安贞医院心律失常中心，副主任医师。毕业于四川大学华西临床医学院，于北京大学第一医院完成住院医师培训，于北京安贞医院完成心血管医生专科培训，曾于美国麻省UMass医学院进修学习。主要从事心血管疾病、心律失常疾病的临床诊疗与研究教学，尤其是对房颤患者的管理有较深入的理解。为本科生、研究生及留学生的骨干教师。曾在

JACC

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责任编辑：银子

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