人工智能腕表CardioWatch 287-2对比标准Holter监测在动态房颤检测与量化中的性能评估

《npj Digital Medicine》：Ambulatory atrial fibrillation detection and quantification by wristworn AI device compared to standard holter monitoring

房颤（AF）是导致卒中的重要可干预因素，但传统Holter监测存在漏诊率高、监测时间短等局限。荷兰Reinier de Graaf Gasthuis团队通过前瞻性研究，验证了腕戴式设备CardioWatch 287-2（CW2）结合光电容积图（PPG）和单导联心电图（ECG）算法的性能。结果显示：与24小时Holter相比，PPG算法灵敏度98.8%/特异度98.2%，ECG算法灵敏度95.8%/特异度98.6%；28天监测使AF检出率从14.7%提升至26.7%。该研究为长程无创房颤监测提供了新范式，发表于《npj Digital Medicine》。

　　

房颤（Atrial Fibrillation, AF）这个"沉默的杀手"正困扰着全球3760万患者，其导致的卒中占所有缺血性卒中的25%。更棘手的是，约20%患者首次确诊房颤时已并发心力衰竭。传统24小时Holter监测虽为金标准，但对阵发性房颤的捕捉率不足——这正是临床最大的痛点：如何在症状出现前，从生命体征的海洋中打捞出危险的异常电信号？

荷兰Reinier de Graaf Gasthuis的Mariska van Vliet团队给出了智能穿戴时代的解决方案。他们让150名受试者（平均年龄64±12岁）同时佩戴CardioWatch 287-2（CW2）和Holter监测仪，通过头对头比较验证这款集成了光电容积图（PPG）和单导联心电图（ECG）的腕表性能。研究结果发表在《npj Digital Medicine》，揭示了可穿戴设备在心律失常管理中的革命性潜力。

关键技术方法包括：1）同步采集24小时Holter与CW2的PPG（90秒窗口）和ECG（30秒）数据；2）采用Happitech算法分析PPG信号，Cardiolyse平台解析ECG；3）28天延长监测评估AF负荷（AF burden）和患者依从性；4）通过混淆矩阵计算灵敏度、特异度等指标；5）人类因素问卷评估设备易用性。

PPG算法性能验证：在分析的56,781段PPG数据中，与Holter相比展现出98.8%的灵敏度和98.2%的特异度。阳性预测值（PPV）达80.7%，意味着当设备提示AF时，十次中有八次真实存在。特别值得注意的是AF负荷量化能力——PPG估算值与Holter的Pearson相关系数达0.99，均方根误差仅2.2%，证明其可精准量化AF持续时间。

ECG算法验证结果：162次有效ECG记录显示，单导联ECG算法灵敏度95.8%（漏诊率<5%），特异度98.6%。其92%的PPV尤为关键，这意味着临床医生可以高度信任设备报告的AF阳性结果。这种"PPG筛查+ECG确认"的双模设计，既保证了持续监测优势，又提供了医生熟悉的ECG诊断依据。

延长监测的临床价值：28天数据揭示了传统监测的局限性——Holter仅检出14.7%的AF患者，而CW2通过持续监测将检出率提升至26.7%。在阵发性AF患者中，设备平均每天17.4小时可分析PPG数据，患者依从性达90.9%。当PPG检测到AF时，66.8%的后续ECG确认了诊断，这种"智能触发"机制大幅减少了不必要的ECG记录。

讨论部分强调了三个突破：1）首款在真实世界环境中实现临床级精度的腕戴设备，其PPG性能媲美院内研究数据；2）开创性地验证了长期AF负荷量化的可靠性，为个体化抗凝治疗提供依据；3）通过"被动PPG监测+按需ECG确认"的创新架构，平衡了用户体验与诊断准确性。尽管存在皮肤色素沉着（Fitzpatrick分级）覆盖不全等局限，但该研究为AF筛查提供了兼具科学性（证据等级A）和可及性（成本仅为Holter的1/10）的解决方案。

这项研究标志着心血管监测进入"无感化"时代——当患者抱怨"几乎感觉不到佩戴"（问卷评分1-2分）时，设备正以医疗级的精度守护着他们的心脏健康。正如作者Eelko Ronner指出："CW2的价值不仅在于更高的AF检出率，更在于它重新定义了心血管风险管理的时间维度——从24小时快照延伸到28天连续观察，这才是心律失常管理的未来。"