心脏科医师必读：智能手机房颤筛查技术最新进展
房颤筛查人群、筛查方法、筛查方式及新型心电检测技术在房颤筛查中价值
房颤筛查人群、筛查方法、筛查方式及新型心电检测技术在房颤筛查中价值房颤临床常见的心律失常，会增加卒中、心力衰竭和其他与心脏相关并发症的发生风险，对高危患者进行房颤筛查有利于早发现、早治疗，从而改善患者预后。
新型心电检测技术在房颤筛查中价值1、房颤流行病学数据房颤是最常见的高致残性心脏疾病之一，且患病率日益增高，医疗负担非常重。
30—85岁人群房颤患病率为0、65%；80岁以上人群房颤患病率达7、5%；每个人一生中房颤发生概率为1/4。
2、哪些患者应进行房颤筛查？65岁以上人群建议进行机会性脉率测定或节律测定；75岁以上人群建议进行系统性心电图筛查；起搏器/植入型心律转复除颤器（ICD）患者应常规进行快速心房率检测；在卒中患者中，如普通心电图或Holter未捕捉到房颤，应该考虑长程非侵入的心电监测或者植入式心电记录仪，以捕捉无症状性房颤。
3、目前可应用房颤筛查方法有哪些？（1）基于移动设备①心电信号法（iECG）心电监测设备有左右2个传感器，使用者将双手指尖放到2个传感器上，将指尖的电信号转换成超声波信号，然后这些信号被传输到智能手机，并记录单导联心电图。
REHEARSE-房颤研究显示，对于≥65岁且卒中风险增加的门诊患者，每周两次单导联iECG和远程判读，在12个月内识别房颤的可能性明显高于常规护理组。
②光电容积脉搏波描记法（PPG）通过发光二极管照射皮肤并测量光吸收的变化，以光学方式测量通过皮肤毛细血管床的血容量变化。
血容量的变化与心跳同步，这种同步表现为心跳间歇（RR间期）的一致性。
在PPG信号中，房颤表现为不同的脉冲间隔和脉冲形态。
基于PPG的房颤筛查小型研究显示，PPG的敏感性为87%—100%，与12导联心电图作为金标准相比，可接受的特异性为97%—100%。
③机械信号法（MCG）通过内置加速度传感器感知心脏收缩时血流加速产生的机械冲击波。
患者仰卧躺下，智能手机放在患者的胸部。
用加速度计和陀螺仪记录机械心脏活动，记录患者胸部微小的心源性微运动以进行信号采集。
智能手机新增功能可取代心脏监视器和皮肤测试仪
智能手机新增功能可取代心脏监视器和皮肤测试仪
佚名
【期刊名称】《互联网周刊》
【年(卷),期】2011(000)020
【摘要】今年7月，美国Telemedicine公司的科学家们研制成功了一款名为“智能心脏。
的医疗设备。
它可以把手机变成一款功能齐全的医疗工具，用来监测用户可能存在的心脏病问题。
而最近，一项来自伍斯特理工学院的研究表明：智能手机的功能正在逐步变得强大，以至于它可以取代心脏监视器，以及显微镜等医学设备。
智能手机的摄像头还可以捕捉到临床显示器无法显示的细节，不仅包括心脏率、还有节奏，呼吸和血氧水平等。
【总页数】1页(P68-68)
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.53
【相关文献】
1.MVA—LCD监视器取代CRT监视器大有希望 [J], 段诚
2.可穿戴式电子设备或将取代智能手机部分功能 [J], 张瑞吟
3.瘦死的骆驼比马大智能手机取代功能手机尚需努力 [J],
4.安捷伦科技E6651A移动WiMAX(TM)测试仪系列新增功能测试特性 [J],
5.安捷伦科技E6651A移动WiMAX测试仪系列新增功能测试特性 [J],
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《面向移动医疗的房颤自动检测方法研究》范文
《面向移动医疗的房颤自动检测方法研究》篇一一、引言房颤（Atrial Fibrillation，AF）是一种常见的心律失常疾病，对患者的生活质量和健康状况带来严重影响。
近年来，随着移动医疗技术的发展，房颤的自动检测方法成为研究热点。
传统的房颤检测方法通常需要依赖专业的医疗设备和专业的医生进行操作，但这种方法既耗时又不易普及。
因此，本文将针对移动医疗背景下，提出一种高效的、便捷的房颤自动检测方法，以提升诊断效率和准确性。
二、研究背景与意义在过去的几年里，移动医疗技术发展迅速，其便携性、实时性和高效性等特点使其在医疗领域得到了广泛应用。
房颤作为一种常见的心律失常疾病，其早期诊断和治疗对于患者的康复至关重要。
然而，传统的房颤检测方法存在诸多不足，如依赖专业设备、需要专业医生操作等。
因此，研究一种面向移动医疗的房颤自动检测方法，具有很大的实际应用价值和医学意义。
三、研究内容与方法本研究以移动医疗为背景，针对房颤的自动检测方法展开研究。
主要研究内容包括：1. 数据收集与预处理：收集房颤患者的心电图数据，进行数据清洗和预处理，以提取出有用的信息。
2. 特征提取与选择：利用信号处理技术，从心电图数据中提取出房颤相关的特征，如心率变异性、P波形态等。
通过特征选择算法，选择出对房颤诊断有价值的特征。
3. 房颤自动检测算法设计：基于提取的特征，设计一种自动检测房颤的算法。
该算法应具有较高的准确性和实时性，能够在移动设备上运行。
4. 实验与结果分析：将设计的算法应用于实际的心电图数据中，对比传统方法和本研究的算法，分析其准确性和效率。
在方法上，本研究将采用以下几种技术手段：1. 利用心电图信号处理技术提取房颤特征；2. 采用机器学习算法和深度学习算法设计自动检测算法；3. 通过实验对比分析不同算法的准确性和效率。
四、实验结果与分析通过实验对比分析，本研究设计的房颤自动检测算法在准确性和效率上均表现出较好的性能。
具体结果如下：1. 准确性方面：本研究设计的算法在测试集上的准确率达到了90%。
最新心房颤动的新进展PPT课件
心律控制
心率控制
优点
优点
症状更少 运动耐量更好 血流动力学改善 搞凝治疗的必要性小
缺点
避免使用抗心律失常药物 控制心率的药物非常有效 住院率低 费用效益比更合理 卒中的风险与心律控制相同 死亡率与心律控制相同
缺点
抗心律失常药物的不良反应 抗心律失常药物效果差 费用高 复发率高 住院率高
抗凝治疗的风险 快速心律失常性心肌病的风险 房颤持续引起的症状 心房重构（永久性）
* 起搏预防房颤
房颤易发生在病态窦房结综合症患者。对此类患者，心房起搏比心室 起搏更好，因为心房起搏可以减少房颤发生率，逆转心房重构。心房 起搏预防迷走神经介导的或心动过缓相关的房颤有一定作用。
* 消融房室结和置入起博器
经皮射频消融房室结对药物控制心室率不满意的患者非常有效。消融 房室结造成完全性房室传导阻滞，所以需要置入永久起搏器以维持正 常的心率。这种情况下，心房的收缩并没有恢复，所以需要长期抗凝 治疗。
这样，1年后的复发率可达50%，合并有心力衰竭和未控制的高血压
者更高。
Ic类药物（氟卡胺和普罗帕酮）比Ia类药物（奎尼丁和双异丙吡
胺）的耐受性好，也更有效。索他洛尔转复房颤的效果差，但在维持
窦性心律中有一定作用。胺碘酮维持窦性心律的作用最好，缺点是长
期应用后不良反应发生率高。决奈达隆（Dronedarone）是胺碘酮的衍
维持窦性心律
由于心房重构，房颤持续时间越长，转复为窦性心律的成功率越
低。房颤转复后的复发率高，转复后房颤复发的预测因素有：房颤持
续时间长（>3个月）、心力衰竭、器质性心脏病、高血压、年龄>70
岁以及左房扩大。左房大小是与房颤持续时间相关的因素，左房直径
智能穿戴设备在心房颤动检测中的应用价值
智能穿戴设备在心房颤动检测中的应用价值目的评估智能穿戴设备识别心房颤动（简称房颤）的敏感性、特异性和准确性。
方法选取行24 h动态心电图监测的患者410例，同期佩戴智能穿戴设备。
比较两种检查方法下房颤检出率的一致性，并评估智能穿戴设备识别房颤的敏感性、特异性及准确性。
结果智能穿戴设备检测房颤的敏感性为99.31%、特异性为81.48%，准确性为95.41%，K 值为0.83，与动态心电图在房颤检出率方面具有较强的一致性。
结论智能穿戴设备使用方便，患者依从性高，对房颤的自动识别准确性较高，更利于推动房颤筛查的家庭化、日常化。
关键词心房颤动；可穿戴设备；动态心电图；光电容积描记技术；人工智能；一致性检验心房颤动（简称房颤）是常见的心律失常，可增加脑卒中、心力衰竭、痴呆和死亡的风险，其发病率和患病率均很高，但患者常常没有症状。
合理筛查和早期诊断是及时干预的前提。
目前房颤的筛查策略包括机会性筛查（全科医师对社区就诊患者通过脉搏触诊或心电图检查进行房颤筛查）和系统性筛查（通过定期或连续心电监测进行系统而详细的房颤筛查）；筛查方式包括常规心电图、动态心电图、可植入电子设备、心脏电生理检查等，但常常存在“检测时未发病、发病时未检测”、敏感性低、无法长时间监测、价格较高等局限性。
随着移动医疗和智能设备的普及应用，房颤的风险预测和筛查诊断取得了一系列进展，可穿戴智能设备监测的应用使房颤筛查实现了长时间持续监测，更实现了检查人群扩大化、检查方式日常化、检查地点家庭化。
本研究通过将智能穿戴设备获得的结果与24 h动态心电图的结果进行比较，来评估智能穿戴设备对房颤检测的准确性。
1资料与方法1.1研究对象选取2021年2月至2022年9月在武汉科技大学附属武汉亚洲心脏病医院就诊的有房颤(包括阵发性和持续性房颤)病史或主诉心慌不适的410例患者。
在纳入房颤患者以验证智能穿戴设备准确性的同时，也纳入一定数量的非房颤患者，主要为了明确其阴性预测价值和对其他房性心律失常的识别准确性。
可穿戴设备支持心房颤动人群筛查与管理研究进展
•综述•可穿戴设备支持心房颤动人群筛查与管理研究进展余超1，2，3，周伟1，2，3，王涛1，2，3，祝玲娟1，2，3，鲍慧慧1，2，3，4，程晓曙1，2，3，4*【摘要】 心房颤动（简称房颤）是当代心血管领域亟须攻克的两大“堡垒”之一，而传统的房颤筛查存在“检测时未发病、发病时未检测”的局限，导致房颤管理存在检测率低、规范管理率低等不足。
可穿戴设备为房颤早期发现和科学管理创造了技术条件，其在房颤筛查中的可行性、高灵敏度和特异度逐步得到验证。
本文基于国内外相关文献，对可穿戴设备在房颤人群筛查与管理中的流行特征、应用现状、局限及前景等进行综述，以期为可穿戴设备用于房颤的筛查与管理提供理论依据。
【关键词】 心房颤动；可穿戴设备；物联网；筛查；管理【中图分类号】 R 541.75 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0449余超，周伟，王涛，等. 可穿戴设备支持心房颤动人群筛查与管理研究进展［J］.中国全科医学，2023，26（1）：113-117.［］YU C，ZHOU W，WANG T，et al. Latest developments in wearable devices for the screening and management of atrial fibrillation［J］. Chinese General Practice，2023，26（1）：113-117.Latest Developments in Wearable Devices for the Screening and Management of Atrial Fibrillation YU Chao1，2，3，ZHOU Wei1，2，3，WANG Tao1，2，3，ZHU Lingjuan1，2，3，BAO Huihui1，2，3，4，CHENG Xiaoshu1，2，3，4*1.Center for Prevention and Treatment of Cardiovascular Diseases，the Second Affiliated Hospital of Nanchang University，Nanchang 330006，China2.Jiangxi Clinical Cardiovascular Research Center，Nanchang 330006，China3.Jiangxi Sub-center of National Clinical Research Center for Cardiovascular Diseases，Nanchang 330006，China4.Department of Cardiology，the Second Affiliated Hospital of Nanchang University，Nanchang 330006，China*Corresponding author：CHENG Xiaoshu，Professor，Doctoral supervisor；E-mail：【Abstract】 Atrial fibrillation（AF） is one of the two major bastions that need to be tackled in cardiovascular diseasefield. The rates of AF screening and standardized management are low，which are mainly due to the limitation of "no onset symptoms of AF at the time of detection and no detection at the time of having onset symptoms of AF" in the traditional screening. Wearable devices are technologies that can facilitate early detection and scientific management of AF，whose applicability，sensitivity and specificity in the screening AF have been gradually verified. We reviewed the latest developments in wearable devices for AF screening and management，including epidemiological characteristics of AF，and current application，applicable limitations and prospect of wearable devices，providing a theoretical basis for the use of wearable devices in the screening and management of AF.【Key words】 Atrial fibrillation；Wearable devices；Internet of things；Screening；Management基金项目：国家自然科学基金资助项目（82160070）；江西省科技创新基地建设项目（20221ZDG02010）；江西省卫健委科技计划项目（202130440，202210495，202310528）；江西省药品监督管理局计划项目（2022JS41）；南昌大学第二附属医院临床研究重点项目（2021efyA01）；南昌大学第二附属医院孵育项目（2021YNFY2024）1.330006江西省南昌市，南昌大学第二附属医院心血管病防治中心2.330006江西省南昌市，江西省心血管疾病临床医学研究中心3.330006江西省南昌市，国家心血管疾病临床医学研究中心分中心4.330006江西省南昌市，南昌大学第二附属医院心血管内科*通信作者：程晓曙，教授，博士生导师；E-mail：本文数字出版日期：2022-11-03心房颤动（简称房颤）是当前重要的公共卫生问题，其患病率高、危害大，影响着全球超过3 700万人［1-2］。
《2024年面向移动医疗的房颤自动检测方法研究》范文
《面向移动医疗的房颤自动检测方法研究》篇一一、引言随着移动医疗技术的快速发展，房颤（心房颤动）的自动检测方法逐渐成为医学研究领域的热点。
房颤是一种常见的心律失常，早期发现并有效控制其发展对于患者来说至关重要。
然而，传统的房颤检测方法往往依赖于专业的医疗设备和医生的专业知识，这在很多地区尤其是偏远地区存在诸多不便。
因此，研究面向移动医疗的房颤自动检测方法，具有重大的临床意义和社会价值。
二、房颤的基本原理与特征房颤，即心房颤动，是一种常见的心律失常。
其基本原理是心房电信号的异常传导，导致心房的节律性收缩失去规律。
房颤的特征包括心律不齐、心跳速度过快等。
这些特征在心电图（ECG）上表现为P波消失、心室率增快等。
三、移动医疗与房颤自动检测移动医疗利用移动设备（如智能手机、平板电脑等）为患者提供医疗保健服务。
通过在移动设备上安装相关软件或应用，可以实现对疾病的初步诊断和健康监测。
在房颤的自动检测方面，利用移动设备上的ECG信号检测和数据分析技术，可以实现对房颤的初步筛查和诊断。
四、面向移动医疗的房颤自动检测方法研究针对移动医疗的特点和需求，我们提出了一种面向移动医疗的房颤自动检测方法。
该方法主要包括以下步骤：1. ECG信号采集：利用移动设备上的ECG传感器，实时采集患者的心电信号。
2. 预处理：对采集的ECG信号进行去噪、滤波等预处理操作，以提高信号的质量。
3. 特征提取：从预处理后的ECG信号中提取出与房颤相关的特征参数，如P波消失、心室率增快等。
4. 模式识别：利用机器学习算法对提取的特征参数进行模式识别，判断患者是否患有房颤。
5. 结果输出：将识别结果通过移动设备显示给患者和医生，以便及时采取相应的治疗措施。
五、实验与分析我们利用真实数据对上述方法进行了实验验证。
实验结果表明，该方法在房颤的初步筛查和诊断方面具有较高的准确性和可靠性。
与传统的检测方法相比，该方法具有更高的灵敏度和特异性，可以有效地降低误诊和漏诊的概率。
数字化起搏器在房颤诊治中的优势
数字化起搏器在房颤诊疗中优势 数字化起搏器在房颤治疗中优势 新上市数字化起搏器介绍
数字化起搏器1 在房颤诊治中的优势
第1页
数字化起搏器在房颤
诊疗
中优势
望、闻、问、切
数字化起搏器2 在房颤诊治中的优势
第2页
病例
男性，68岁，SSS，BTS。
于年1月在复旦大学从属中山医院植入Vitatron T70A1 DDDR起搏器。
第21页
Vitatron数字化起搏器 是当前预防房颤算法最多起搏器
起搏调控（pace conditioning） 房颤后反应（Post-AF Response） 房早后反应（Post-PAC Response） 抑制房早（PAC Suppression） 运动后响应（Post-Exercise Response）
数字化起搏器22在房颤诊治中的优势
第22页
Vitatron数字化起搏器 自动给出预防Af程序 程控提议
数字化起搏器23在房颤诊治中的优势
第23页
患者植入起搏器后 发觉Af事件
是否有必要打开全部 起搏器房颤预防疗法？
Vitatron数字化起搏 器告诉你怎样打开
数字化起搏器24在房颤诊治中的优势
第24页
第15页
数字化起搏器16在房颤诊治中的优势
24小时心室 节律直方图
快室率约占50%。
长久统计每 日平均心室节 律直方图
第16页
数字化起搏器17在房颤诊治中的优势
24小时房早 分布图
房早24小时分布图为医 生用药时间选择提供依 据。
长久统计每日 平均房早分布图
第17页
数字化起搏器18在房颤诊治中的优势
Af发生是否 每次发作连续时间 长达16个月统计 何时发生（昼夜节律等） 发生房颤时室率及其规整情况 每日平均房率和室率 房早、室早昼夜分布
基于穿戴式心电的房颤智能检测研究
随着算法和数据分析技术的不断进步，基于穿戴式心电的房颤智能检测研究的预测准确性有望进一步提高，能够更准确地识别出房颤等心律失常。
实时监测与预警
通过实时监测心电信号，基于穿戴式心电的房颤智能检测系统能够及时发出预警，使患者能够及时得到治疗，降低并发症的发生。
便携性和舒适性
随着可穿戴技术的不断发展，基于穿戴式心电的房颤智能检测设备将更加轻便、舒适，方便患者日常使用。
模型优化
调整机器学习模型的参数，如学习率、迭代次数等，以提高模型的准确性和鲁棒性。
数据预处理
采用滤波、去噪等技术增强心电图信号的清晰度和可读性。
基于穿戴式心电的房颤智能检测系统性能评估
准确性评估
通过交叉验证、混淆矩阵等方式评估模型的准确性。
敏感性评估
评估模型在识别房颤时的敏感性和特异性。
实时性评估
临床验证与实际应用
虽然基于穿戴式心电的房颤智能检测研究在实验室条件下取得了一定的成果，但还需要进一步进行临床验证和实际应用，以评估其在实际应用中的效果和可靠性。
算法与模型优化
基于穿戴式心电的房颤智能检测研究的算法和模型需要不断优化，以提高预测准确性和实时性。同时，需要考虑如何降低算法对计算资源和数据量的要求。
基于穿戴式心电的房颤智能检测研究的挑战与困难
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参考文献
文献1：作者，年份，期刊名称，论文题目，页码
该文献研究了...
该文献通过...方法，研究了基于穿戴式心电的房颤智能检测算法，结果表明...
参考文献
感谢观看
THANKS
分类器设计
采用机器学习算法设计分类器，将提取出的特征与房颤进行分类识别。
特征提取
从预处理后的信号中提取出能够反映房颤特征的波形和时域特征。
可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用
可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用心房颤动是一种常见的心律失常，患者并不易察觉，但却容易导致中风和其他严重并发症。
因此，对于心房颤动的早期检测和诊断非常重要。
近年来，可穿戴设备已经开始被广泛应用于心房颤动的早期检测和诊断中。
可穿戴设备可以记录心跳、心律和其他相关数据，帮助医生更加准确地诊断患者的心脏健康状态。
目前市面上可穿戴设备越来越多，包括智能手表、智能手环、智能衣服等等，其使用非常方便，患者只需佩戴，就可以随时监测自己的心脏健康状况。
智能手环是一种佩戴方便的可穿戴设备，可以用来监测患者的心率和活动量。
智能手环的传感器可以检测心跳和其他相关数据，并将数据传输到智能手机或电脑中进行分析。
当患者的心率出现异常时，智能手环还可以通过振动或声音提示患者及时就医。
智能手表是一种更为高级的可穿戴设备，除了可以监测心率和活动量之外，还可以监测患者的呼吸频率、血氧饱和度等生理参数。
与智能手环相比，智能手表的功能更为全面。
当然，智能手表的价格也比智能手环高。
但是，采用智能手表监测心房颤动具有高精度和较为准确的说服力，对于提高医生的判断结果和治疗效果也有积极的作用。
智能衣服也是一种新兴的可穿戴设备，可以通过无线传感器监测患者的心率、呼吸频率和体温。
与智能手环和智能手表相比，智能衣服的传感器更加隐蔽，因此更加适合长时间佩戴。
对于心房颤动患者来说，智能衣服的使用效果也非常显著。
总的来说，可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用非常广泛，可以提高患者的自我管理能力，也可以帮助医生更加准确地给出诊断和治疗方案。
但是，需要注意的是，可穿戴设备只能提供一定程度上的监测和支持，不能完全代替专业医生的诊断和治疗。
因此，患者应当在医生的指导下正规使用可穿戴设备。
人工智能在房颤患者药物管理中的应用
人工智能在房颤患者药物管理中的应用1. 介绍房颤是一种常见的心律失常疾病，患者需要定期服用抗凝血药物来预防血栓形成。
然而，由于血栓形成风险和出血风险之间的微妙平衡，药物管理对房颤患者来说至关重要。
在这种情况下，人工智能（本人）的应用为药物管理提供了更精准和个性化的选择，从而帮助患者更好地控制疾病。
2. 本人在个性化药物选择中的应用人工智能技术通过分析患者的临床数据、基因信息、生活方式等多方面的因素，可以为每位房颤患者量身定制最合适的药物选择。
本人可以根据患者的血液检测结果、心电图和心率变异性等数据，预测患者未来可能发生的血栓事件风险，并据此调整药物剂量和类型。
这种个性化的药物选择和管理大大提高了房颤患者的治疗效果，同时减少了药物不良反应的风险。
3. 本人在治疗效果监测中的应用除了个性化药物选择外，人工智能还可以通过监测患者的生活习惯、运动量、睡眠质量等信息，在药物治疗过程中及时发现患者的生理变化和病情波动。
本人可以通过智能手环、健康监测设备等技术，实时监测患者的生理指标，并将数据传输给医生进行分析。
这种实时监测和分析能够及时调整药物治疗方案，确保患者始终处于最佳的治疗状态。
4. 个人观点和展望个人认为，人工智能在房颤患者药物管理中的应用具有巨大的潜力。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，本人可以帮助医生更好地理解患者的病情，提供更加精准的治疗方案。
未来，我期待看到人工智能在药物管理领域的更多应用，为房颤患者带来更好的治疗体验和治疗效果。
总结人工智能在房颤患者药物管理中的应用，通过个性化药物选择和治疗效果监测，为患者提供了更精准、个性化的治疗方案。
未来，随着技术的不断发展，人工智能的应用将为房颤患者带来更好的治疗效果和生活质量。
通过以上文章撰写，你可以参考这些观点和内容，按照你的理解进一步展开，完善文章。
随着人工智能技术的不断发展，其在房颤患者药物管理中的应用将会更加深入和全面。
本人技术可以帮助医生在药物选择和剂量调整上更加精准和个性化。
人工智能在房颤患者药物管理中的应用
人工智能在房颤患者药物管理中的应用人工智能在房颤患者药物管理中的应用1. 引言房颤（Atrial Fibrillation，AF）作为一种常见的心律失常，给患者带来了严重的健康问题。
由于房颤患者心脏中心房颤波电信号的混乱和不协调，心脏无规则地跳动，导致了血液在房室之间的不畅通。
房颤患者常常需要服用多种药物以控制其心率和减少心脏负担。
然而，由于该疾病的复杂性和每个患者个体的差异性，现有的药物管理方案往往无法满足所有人的需求。
在这一点上，人工智能（Artificial Intelligence，AI）为房颤患者药物管理提供了新的机遇和解决方案。
2. 人工智能在房颤患者药物管理中的现状近年来，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。
对于房颤患者药物管理而言，人工智能可以通过数据分析和模型训练的方式来帮助医生更好地了解每个患者的病情和药物反应。
人工智能可以利用患者的临床资料、心电图的分析结果以及药物治疗的数据，建立起一个个性化的诊断和预测模型，以帮助医生更加了解每个患者的特点和需要。
3. 个性化药物管理基于人工智能的个性化药物管理可以在很大程度上提高房颤患者的治疗效果。
传统的药物管理方法往往是根据患者的一般情况和统计数据来进行药物选择和剂量调整。
这种方法对于每个患者的具体情况并不够精准和个性化。
而人工智能可以通过对大量数据的分析，建立一个个性化模型，可以更好地预测每个患者对药物的反应，从而为患者提供最佳的治疗方案。
这一模型可以通过不断学习和优化来不断提高准确性和可靠性。
4. 基于人工智能的药物副作用预测与管理除了帮助选择最佳的治疗方案外，人工智能还可以用于预测和管理药物的副作用。
不同的患者对同一药物的反应可能存在差异，有些患者可能会出现不良反应或耐受性。
传统的药物管理方法无法提前预测药物副作用的发生，并给患者带来更好的药物选择和控制。
而人工智能可以通过分析药物的特性和患者的个体差异，建立预测模型，提前预测患者可能的副作用，并在药物管理过程中进行调整。
智能手机心电图的临床应用进展
智能手机心电图的临床应用进展摘要：目的：了解智能手机心电图。
方法：从智能手机心电图工作原理，使用体会及临床应用方面综述了其目前临床应用进展。
结果：智能手机心电图可以作为慢性心律失常疾病的管理工具。
结论：智能手机心电图作为院外诊断的非处方工具，目前在我国还缺少足够的循证医学研究。
关键词：智能手机；心电图；心律失常随着科技的高速发展，人类生活水平的日益提高，人们对身体的健康状况越来越关心。
心脏病已经成为危害人类健康的主要疾病之一，心电图成为诊断心脏疾病的重要手段。
心血管疾病的检测主要靠医院的心电图机。
快速检测有症状的病人的危险性心律失常仍然是非常困难的。
无处不在的互联网连接的手机和平板电脑使低成本和高效率的心电图（ECG）筛查和需求诊断呈现出新的机会。
目前一款由美国食品药品监督管理局认证（FDA）的，可以运用于Android及iOS设备的无线单导联实时智能心电图已经在北美和欧洲开始用于临床[1]。
患者经过1-2分钟的培训就很容易获得30秒单导联心电图。
本文就智能手机心电图的工作原理、使用体会、临床应用作综述如下：1．工作原理：1.1组成：智能手机心电图包括吸附在智能移动设备（智能手机/平板电脑）背部的心率监测器（AliveCor）及安装在手机上的免费APP（Kardia）组成。
1.2信号传输：心率监测器有两个电极，用于接收皮肤上心脏收缩所产生的心电信号，并将身体的电信号转换成超声信号，一个低功率无线发射器将信号传到智能设备上。
智能设备可通过无线网络与服务器联网。
1.3信号收集及存储：用户可以把监测器放在指尖、膝盖、及胸部，监测器可以自动记录用户的单通道心电图，手机APP可以模拟显示用户的心电图（I 导联，记录在纸的速度为25毫米/秒，电压为10毫米/毫伏震幅，这与一个标准的心电图相同），并同时存储为PDF格式。
I导联心电图左手指尖放正极，右手放负极可采集。
1.4数据管理：患者或者医生通过手机APP实现便携式监护，实现心电图动态显示与存储，还将对心电数据智能分析，并可以自动识别房颤，辅助临床医师诊断治疗。
基于人工智能的心房颤动筛查与管理的研究进展
基于人工智能的心房颤动筛查与管理的研究进展
王芳丽;穆耶赛尔·麦麦提明;冯艳
【期刊名称】《实用心电学杂志》
【年(卷),期】2024(33)2
【摘要】心房颤动(简称房颤)是最常见的心律失常之一,具有隐匿性、阵发性、复杂性、高致死致残率等特点,且患病率呈上升趋势。
传统的房颤筛查方法具有局限性,而新出现的人工智能技术在房颤的筛查、诊断、预测方面展现出独特的优势和广阔的应用前景。
在房颤筛查中智能可穿戴设备具有较好的可行性、特异性和敏感性,而且在临床应用中具有较高的成本效益。
【总页数】5页(P186-190)
【作者】王芳丽;穆耶赛尔·麦麦提明;冯艳
【作者单位】新疆维吾尔自治区人民医院心脏及泛血管医学诊疗中心心电学科【正文语种】中文
【中图分类】R541.75
【相关文献】
1.隐匿性心房颤动筛查的研究进展
2.无创筛查阵发性心房颤动研究进展
3.早期心房颤动筛查的成本效果分析研究进展
4.可穿戴设备支持心房颤动人群筛查与管理研究进展
5.基于人工智能的可穿戴设备在心房颤动筛查中的应用
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可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用
可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用
心房颤动是一种常见的心律失常，可导致心脏功能受损和卒中等并发症。
随着可穿戴设备的发展，越来越多的研究表明可穿戴设备在心房颤动的诊治中具有巨大的潜力。
本文将介绍可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用。
一、脉搏心率检测
可穿戴设备如智能手环、智能手表等都带有心率检测的功能。
通过检测心率，可以监测患者的脉搏情况，了解患者是否存在心律失常。
对于心房颤动的患者来说，定期测量脉搏心率可以帮助及时掌握病情变化，以便采取及时的措施。
二、心律失常检测
可穿戴设备还可以监测心律失常，包括心房颤动。
通过内置的心电图传感器，可以实时检测心电信号，进而分析患者的心律情况。
如果出现心律失常，设备会发出警报提示患者注意。
三、运动监测
运动可以提高心率，进而诱发心律失常。
对于心房颤动的患者来说，加强运动管理可以促进心脏功能的恢复。
可穿戴设备可以记录患者的运动数据，例如步数、卡路里消耗、运动时长等，并根据这些数据制定个性化的锻炼计划。
四、健康管理
可穿戴设备还可以作为健康管理的工具，包括心房颤动的管理。
通过记录患者的健康数据，例如血压、心率、睡眠等，可以评估患者的健康状况，并及时发现异常情况。
对于心房颤动的患者来说，定期监测健康数据可以有效地预防并发症。
总之，可穿戴设备在心房颤动的诊治中具有很大的作用。
通过脉搏心率检测、心律失常检测、运动监测、健康管理等多种功能，可以实现对心房颤动的监控和管理，帮助患者更好地管理自己的健康。
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心脏科医师必读：智能手机房颤筛查技术最新进展房颤是临床很常见的心律失常，人群总体发病率在1%左右。
且房颤的发生率随着年龄的增长发生率逐渐增高，在40-50岁的人群中，房颤的发生率约为0.5%；而在80岁以上的老年人中，房颤的发生率可达8%-10%。
按照全球60亿人口进行计算，约有房颤患者6000万，推测目前我国约有房颤患者800万。
房颤患者典型症状表现为心悸，甚至因快速心率诱发心肌缺血而出现胸痛、甚至心衰。
但不少患者为无症状性房颤，尤其阵发性房颤患者，间断发作的房颤没有带来任何不适主诉，可没有症状并不代表没有危害，这些患者常常以脑卒中为首发症状，也有的患者发现时已合并心脏扩大、心功能不全。
房颤引起的卒中占全部卒中原因的1/3。
异常的心脏节律可促使房颤患者在心脏内形成血栓（血凝块）。
而血栓一旦脱落，通常随血流达到大脑，进而引发严重的卒中，甚至导致死亡。
随着年龄增长，房颤发生率不断增加，75岁以上人群可高达10%，房颤患者发生卒中的风险是非房颤患者的5倍；房颤相关的卒中是可以预防的，经抗凝治疗可显著减低缺血性卒中的风险达67%，因此及早发现房颤及时介入管理将使患者及早受益。
数据显示，在65-75岁人群中进行筛查可检出1-3%的未曾诊断的心房颤动患者。
国际权威房颤组织AF-SCREEN国际协作组于2017年在全球范围同步发布《心房颤动筛查》白皮书，希望唤起全球心内科医生、健康教育工作者以及普通大众对房颤的重视，做好早期筛查从而降低脑卒中风险。
作为白皮书的共同作者，上海交通大学医学院附属瑞金医院上海市高血压研究所所长王继光说：“对65岁及以上人群进行广泛的无症状性房颤筛查，可以非常划算地降低卒中及其相关残疾的发生率，并可挽救很多人的生命，成本效益非常高。
”他坦言，“然而这种建议并没有得到各类指南的广泛推荐。
” 据了解，约10%的缺血性卒中是由房颤所引起，但房颤通常在发生卒中时，甚至之后才被发现。
它的隐蔽性很高吗？王继光说，可仅通过测量脉搏检出，或通过手持式心电图在一分钟内提供诊断意见。
为此，王继光在白皮书此次呼吁”在社区以及诊室对老年人群进行心律失常筛查是合理、经济和有效的行为。
” 因而，及时发现房颤，早期治疗，对于预防卒中、预防心脏扩大和心功能不全均具有重要意义。
国内外对房颤筛查的工作越来越重视，AHA、ACC、ESC等几大心律学会以及国际卒中大会（ISC）上，经常有房颤筛查方面的重大研究发表。
一：房颤的筛查工具用于筛查和检测房颤的新工具和技术，极大地增加了对有房颤风险患者的诊断机会。
然而，基于这些工具的适当管理路径仍未完全确定。
在房颤的筛查过程中，目前可用的方法包括血压测量、脉搏触诊、心电图筛查、长程Holter筛查、植入式Holter筛查及智能手机筛查等。
血压测量、脉搏触诊需要一定的经验，血压测量还需要在拥有血压计的场所才能进行，方便性受到限制，且敏感性不够高。
心电图、长程Holter筛查多需要在医疗机构进行，对于房颤发作次数少、无规律的患者，检查率较低。
而植入式Holter，价格较贵，需要植入设备，仅为筛查房颤，当前多数患者尚不愿接受。
当前智能手机普及，几乎人手一部，如能通过智能手机进行房颤的筛查，将带来极大的便捷性，提高房颤的检查率，智能手机用于房颤筛查的研究正在积极开展。
图一：房颤的筛查工具－源自2020ESC房颤指南解读图二：基于软件和感应器模块化设计的房颤筛查可穿戴科技图三：各筛查工具的敏感性及特异性汇总二：Alivecor房颤筛查工具及移动心电监测装置AliveCor移动心电图记录系统是一种基于iPad或iPhone及安卓平台的心电监测设备，具备两个触感器（1导联）或三个传感器（6导联），通过干电极采集、记录双极肢体I导联心电图和全部肢导联心电图（6导联）。
采用房颤自动检测算法进行心律分析。
目前已被美国食品和药品监督管理局(FDA)批准用于房颤筛查。
筛查者以双手手指同时轻触AliveCor的两个触感器，心电图软件将自动记录被检者双极肢体I导联心电图30秒到5分钟。
软件自带心电分析功能，对筛查者心律进行智能判断。
图四：AliveCor手持单导联心电图记录系统图五：AliveCor手持６导联心电图记录系统图六-1：AliveCor手持１导联和６导联心电图记录系统均能自动检测房颤，心动过缓，心动过速及正常心律图六-2：AliveCor手机软件APP界面（支持中文菜单）三：Alivecor应用视频Alivecor 6导联心电图使用Alivecor 6导联心电图监测界面四：Alivecor相关文献研究1:SEARCH-AF研究发现，AliveCor可以新诊断1.5%的房颤，其诊断敏感性98%、特异性97%。
2: iTransmit 研究60例房颤消融术后患者，同时接受电话心电图和 AliveCor随访，发现AliveCor识别房颤发作的敏感性为100%、特异性为 97%，而且92%的患者乐意应用AliveCor iPhone ECG。
3:DETECT AF PRO证实 Alivecor KardiaMobile AF 算法敏感性of 99.6% (95% CI 97.9-100%) ，特异性 97.8% (95.3-99.2%).4: Rehearse-AF是一项比较间断或常规心电监测在AF检出方面的随机对照研究。
间断监测组使用的设备是手持式心电记录仪AliveCor Kardia记录仪, 其通过连接智能手机将获取的心电数据上传至云端, 由人工及自动算法对数据进行分析。
间断监测组要求患者持续1年每周记录2次心电数据并上传至云端。
研究共纳入1 001例患者(间断监测组500例, 常规监测组501例), 平均年龄为(73±5)岁, 结果发现间断监测组有19例而常规监测组仅有5例诊断为AF(P=0.007), 间断监测组（iECG组）心房颤动诊断率约为常规筛查组(RC组)的4倍（HR 3.9，P=0.007）,平均每诊断1例心房颤动每年花费约为9000欧元。
1年随访时间内两组患者不良事件发生率无明显差异（图七），iECG组患者卒中发生低于RC组（6例vs10例，P=0.34）。
在受试者体验调查中，iECG组受试者心律失常知晓率更高（6.8vs6.1，P=0.001），且大部分的间断监测组的患者表示该设备方便使用、不影响日常活动，因心律失常引起的焦虑状态更少(2.2 vs. 2.5，P =0.003)，常规筛查组中有更多的受试者期望调整至iECG组(1.9 vs.6.2，P＜0.0001)（图八）。
图七: Rehearse-AF两组患者心房颤动确诊率比例图八：Rehearse-AF 受试者体验调查比较REHEARSE-AF是目前临床少有的关于移动医疗设备筛查心房颤动大样本随机对照研究，其结果也提示新型长程心脏监测装置可以有效且长期的捕捉用户心电数据并上传，及时的诊断筛查心房颤动发生并进行干预，同时也为临床医生提供了有效可靠的随访监测数据。
联合智能移动设备，这项技术极大促进了移动医疗与数据收集的推广与普及，未来也必将会引领心律失常筛查与一级预防的新趋势。
5：2019 年美国心律学会（HRS）和美国医师协会（ACP）的共同支持一项房颤筛查及大众教育研究。
此研究运用Kardia/AliveCor iECG设备和多种教育资料，对高危房颤患者进行系统的筛查和教育。
研究中被筛选为“未分类”或“疑似房颤”的患者将转诊作进一步评估。
在本研究中，患者和提供者（医生、护士和相关专业人员）对筛选过程进行了评估。
总体来讲，本研究在5个筛查中心共纳入772例参与者。
参与者的平均年龄为65.2 ± 15.4岁，其中281例受试者（28.2%）≥75岁。
研究中，670例参与者（86.8%）被筛选为正常，85例患者（11.0%）被筛选为“未分类”，17例参与者（2.2%）被筛选为“疑似房颤”。
被筛选为“正常”到“未分类”和“疑似房颤”组参与者的年龄逐渐增加（平均为64.5 ± 15岁vs. 68.0 ± 17.8岁vs. 78.0 ± 12.2岁；P=0.002）。
此外，值得注意的是，在筛查前参与者的卒中和房颤知识显著不足，而参与后大多数参与者对房颤和卒中知识的了解显著提高，如图九和图十所示。
图九：筛查前对参与者进行房颤知识问卷图十：筛查有助于了解房颤信息吗？此研究表明，采用Kardia/AliveCor iECG设备进行房颤的系统筛查是可行的。
尽管它筛选出的“未分类”和“疑似房颤”的受试者较少，但其可显著提高参与者和受试者对房颤的认识。
从中可吸取以下经验用于未来的筛查项目：1. 若以房颤患病率高的人群（尤其是老年患者或伴有＞1种房颤危险因素的人群）为目标，则筛查方案的诊断率可能会提高。
2. 监测时间和频率越长，诊断方案的灵敏度越高；但管理越复杂，成本也越高。
3. 对疑似房颤患者和未分类的心律失常患者进行现场12导联心电图的确认测试，可减少患者焦虑，或有助于及时治疗，提高有效性。
4. 对于新诊断的房颤患者，尽可能缩短医生评估和治疗时间尤为重要。
5. Kardia/AliveCor iECG等监测设备或可增强患者在筛查项目中的参与度。
6. 筛查项目应利用这种机会为患者提供房颤和卒中预防的知识，从而提高所有参与者的获益。
6: 国内临床研究 -单导联心电图记录系统进行心房颤动机会性筛查的首个国内经验武汉亚洲心脏病医院在国内首先应用AliveCor手持单导联心电图记录系统(AliveCor公司)在医院及诊所进行机会性房颤筛查。
本研究评价了AliveCor手持单导联心电图记录系统诊断房颤的准确性，并分析了在医疗场所进行房颤机会性筛查的人群特征，希望为将来大规模人群房颤筛查提供依据。
自2017年5月27日至6月15日，武汉亚洲心脏病医院工作人员同时于武汉市2个社区门诊、武汉亚洲心脏病医院门诊应用AliveCor手持单导联心电图记录系统进行房颤筛查。
所有筛查者均年满18周岁，自愿参与。
记录所有被筛查者的年龄、性别，对房颤筛查阳性者记录临床相关病史。
其中检测到既往无房颤病史者1 723人，其中男991人，女732人，平均年龄(61.3±12.7)岁。
新筛查房颤患者106例(6.1%)，其中男63例，女43例，平均年龄(68.8±9.7)岁。
无房颤病史且房颤筛查阴性者平均年龄(60.8±12.8)岁，两组差异具有统计学意义。
65岁以上人群新筛查出房颤84例，房颤发生率4.8%，其中CHA2DS2-VASc评分≥2分者为60例，占该组患者71%。
65岁以下人群房颤筛查阳性者22例，房颤发生率1.3%，其中CHA2DS2-VASc评分≥2分者5例，占该组患者23%。