可穿戴设备在心房颤动诊治中的应用

古俊楠 张牧秋 王建强

摘要：心房颤动（房颤）是临床上最常见的持续性心律失常，随着人口老龄化的进展，房颤患者的发病率不断升高。房颤可增加患者缺血性脑卒中的风险，严重威胁着患者的身体健康。但由于临床上患者可表现为无症状或阵发性房颤，其发病隐匿，医院常规诊断较为困难。为寻求更为准确的诊断方法，可穿戴设备在其中的应用逐渐受到人们的关注。可穿戴设备可以长期监测收集患者的心律，并进行整合分析，得出更为准确的诊断。本文总结国内外可穿戴设备的现况和进展，并对其在房颤中的应用进行综述，探讨其在房颤诊断和治疗中的应用价值。

关键词：心房颤动;可穿戴设备;心律

中图分类号：R541.75                                文献标识码：A                                 DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.15.012

文章编号：1006-1959（2019）15-0034-05

Abstract：Atrial fibrillation （AF） is the most common persistent arrhythmia in the clinic. As the population ages， the incidence of atrial fibrillation patients is increasing. Atrial fibrillation can increase the risk of ischemic stroke in patients and seriously threaten the health of patients. However， due to the clinical manifestations of patients with asymptomatic or paroxysmal atrial fibrillation， the incidence of the disease is concealed， and routine diagnosis in hospitals is more difficult. In order to find a more accurate diagnosis method， the application of wearable devices in it has gradually attracted people's attention. Wearable devices can monitor the collection of patients' heart rhythms for a long time and conduct integrated analysis to obtain a more accurate diagnosis. This paper summarizes the current status and progress of wearable devices at home and abroad， and summarizes its application in atrial fibrillation to explore its application value in the diagnosis and treatment of atrial fibrillation.

Key words：Atrial fibrillation;Wearable device;Heart rhythm

房颤（atrial fibrillation）是臨床上最常见的持续性心律失常，随着老年人口的增长，房颤患者数量不断增加。目前男性的房颤年发病率大约为0.78‰、女性为0.60‰[1]。40岁以上者男性的房颤患病风险为26%，女性为23%[2]。房颤是缺血性卒中的独立危险因素，可使缺血性卒中的发生率增长5倍[3]，但由于部分患者表现为无症状性或阵发性房颤，临床上诊断较为困难，极易漏诊，所以对于该类患者有必要寻求更为长期的、准确的诊断方法。随着医疗领域与移动互联网领域合作的逐渐开展，可穿戴设备在医疗保健方面的应用逐渐受到人们的关注。可穿戴设备通过长期监测收集患者的心律，进行数据分析获得患者最真实的心律情况，具有方便、依从性好和无创等优点。本文总结国内外可穿戴设备的现况和进展，并对其在房颤中的应用进行综述，以探讨其在房颤诊断和治疗中的临床价值。

1房颤的现有诊断方式及不足

目前临床上常用的诊断方法为普通心电图与动态心电图监测。普通心电图是筛查心律失常的常规检查，但其心电记录时间非常短，很难对一些发作次数少，发作时间有限的房颤进行检测与诊断。动态心电图是一种短时程持续心电监测方式，目前临床最常用的为24 h动态心电图。Salvator V等[4]的研究发现，48 h动态心电图对房颤的检出率明显优于12导联心电图。该研究是一项观察性、横断面的研究，共入选308例老年并患有高血压的高危人群作为受试对象，进行12导联心电图检查，检查结果提示正常的患者继续进行48 h动态心电图监测，其中27例诊断出新发的无症状性房颤。因为该实验中12导联线心电图并没有诊断出新发房颤病例，所以认为48 h动态心电图对房颤的检出率明显优于12导联心电图。

目前对于动态心电图的最佳监测时间尚无定论。不仅如此，随着监测时间的延长，患者将面临检测成本增高，电池更换，设备携带不便等问题。这些问题无疑会降低患者的依从性，从而使该诊断方法受到限制。近年发展的植入式心电检测设备（implantable cardiac monitors，ICM）可持续进行心律监测2～3年，并将心电监测情况远程传输给计算机进行整理分析，大大提高了房颤的检出率。ICM在房颤患者的管理中主要用于测定节律控制的疗效、导管消融术后房颤的评估以及隐源性脑卒中患者房颤的检测。有研究显示，2580例无房颤病史的患者存在大量的无症状性房颤发生，这些患者体内植入了ICMs的前3个月内，10.1%的患者发现了房颤[5]。最近的REACT.COM研究显示与常规抗凝相比，通过实时监测房颤的发生，指导临床抗凝治疗，可将抗凝药的使用时间减少94%，证实了ICM引导下新型抗凝药物间歇抗凝治疗低血栓栓塞风险人群的可行性[6]。但由于该项诊断方法的有创性及价格昂贵等特点，其在临床上仍难以广泛应用。

房颤是缺血性卒中的独立危险因素，可使缺血性卒中的发生率增长5倍[3]。故对于房颤患者常需要进行抗凝治疗。但由于部分患者表现为无症状性或阵发性房颤，临床上诊断较为困难，极易漏诊，所以对于该类患者有必要寻求更为准确简便的诊断方法。不仅如此，AHA发表的声明认为只通过有无房颤和房颤的类型来指导临床治疗太过片面，并着重强调房颤负荷在其中的作用。

房颤负荷是由持续性监测设备发展而产生的概念，可定义为特定监测期间房颤的最长持续时间、房颤发作次数或监测期间房颤发生的时间比例（以百分比表示），利用相应记录计算机分析房颤的发生及动态发展过程[7]。该指标对于房颤的进展程度、治疗有效性评估、房颤发生血栓栓塞事件及预后都具有重要意义。目前房颤的研究多基于二元方式（即存在或不存在），当前的指南也并未考虑不同房颤类型和不同的房颤负荷，而对房颤患者在抗凝方面提出了相同的推荐[8]。然而最近的研究表明，更高的房颤负荷预示着更高的卒中风险，且持续性房颤比阵发性房颤卒中风险更高[9，10]。房颤负荷同时也与心力衰竭的发生率与死亡风险相关[11， 12]。有研究表明每日最大房颤负荷≥5～6 min，尤其是≥1 h，与中风风险显著增加相关，并可能与患者预后相关[13， 14]。

目前各个国家主要使用CHA2DS2-VASc评分来评估患者是否需要抗凝治疗来预防缺血性卒中的发作，还没有对是否将房颤负荷也列入评估指标达成共识。这主要是由于有关房颤负荷的临床试验还没有广泛开展，缺乏强有力的证据证明，关于这类指标的作用有待进一步研究。

2可穿戴设备诊断的原理及现况

随着医疗领域与移动互联网领域的相互融合，可穿戴设备在医疗保健方面的应用逐渐受到人们的重视。可穿戴设备的形式包括腕带、贴片及胸带等，并具有监测人体各项生命活动指标的功能[15]。其中可穿戴设备在心电监测中的应用受到广泛关注。在心电监测领域中，可穿戴设备的监测原理主要包括以下三种：光体积描记术（photo plethysmo graphy，PPG）、单导联心电图技术和多导联心电图技术。

2.1光体积描记术  光体积描记术是对微血管系统中血液体积变化的光学容量进行评估，即采用光的反射来测量心律[16]。由于心脏收缩与舒张时血管内径不同，因此，某一部位的血流量对光的吸收量也会随之改变。光体积描记术就是通过记录光吸收量的变化来监测和分析心律的变化。但由于光体积描记术不直接提供心电活动的信息，而且容易受到环境或运动等因素的影响，所以其准确性受到一定的质疑。目前几乎没有设备仅采用光体积描记术进行监测描记心电图，大多数设备和单导联心电图技术协同进行监测，以提高准确率。

2.2单导联心电图技术  单导联心电图是通过获取体表的生物电信号，测量并记录其电位变化，经过加工形成心电图[17， 18]。单导联心电图有不同的使用方式（如手持式，佩戴式和贴片式等），其中应用广泛的有AliveCor公司生产的Kardia Band和Kardia Mobile，Omron公司的HeartScan，苹果公司生产的Apple Watch等。

AliveCor公司生产的心脏监测器包括Kardia Band和Kardia Mobile，这是一种基于智能手机的心脏监测器，能够记录单导联心电图[18， 19]。这也是美国FDA批准的首个医用级可穿戴设备，心电信号可实时传输到安装AliveCor Kardia App的智能手机上。然而其局限性在于该设备仅仅能记录数据，不能进行诊断，需发送给医生或医学专业人士作进一步判断[20]。

随着算法和抗干扰技术的不断发展，各大公司研制出了采用单导联心电图和高精度PPG双重传感的可穿戴设备，例如Cardiac Sense正在研制的智能手表、三星公司的simband手表[21]以及中国华米公司研制的AMAZFIT手表。虽然目前还没有针对于这三种可穿戴设备的大型临床试验研究，但其临床实用价值仍值得期待。

2.3多导联心电图技术  多导联心电图技术类似于医院中使用的常规心电图的记录方法，能更为精确地反映心电活动的真实状态。目前市面上使用多导联心电图的可穿戴设备有iRhythm公司生产的Zio心电贴、ECG shirt、Nuvant移动式心脏遥测技术以及CardioLeaf设备等[22]。

Zio心电贴是一种贴在左胸区的贴片载体，具有易于使用、无引线、对日常活动的干扰最小等优点，是一种三通道心电图记录器，可存储长达14 d的心脏节律[22， 23]。该贴片的特点在于当患者感觉心前区不适时，可对该段心电图进行重点标记。并将储存的数据分析汇总发给患者的家庭医生进行处理[24]。虽然Zio心电贴需要通过处方获得，但其有更为明确的、有医生指导的诊断监测程序，因而受到更多患者的青睐。

Nuubo公司生产的ECG shirt[25]也是使用三导联心电图技术，通过服装中的纺织电极捕获心电图信号进行实时和连续记录，通过蓝牙将信息发送到计算机，用于分析检测心律失常。该设备的电池可持续使用36 h。同时，该设备考虑了患者的舒适问题，可以随时清洗。除此之外还有Whealthy公司生产的ECG shirt[26]和smart wear户外衬衫[27]等。

3可穿戴设备在医疗中的应用

人体的机能和状态始终处在一种动态变化的过程之中，可穿戴医疗设备利用腕带、眼镜和电子衬衫等将传感器佩戴在人体上，从而监测心率、血压、体育活动、呼吸频率和睡眠模式等一系列动态的人体健康指标，真正实现人体生命状态数据化，方便用户针对自己的健康状况对生活行为及时作出调整，也有利于医疗机构作出相应的诊疗措施。目前的可穿戴設备联合了芯片技术、通信技术以及智能交互技术，功能更加强大，具有便携、负荷低、长时间监测以及实时无线数据传输等优点。因而其在医疗中的应用得到了更多的关注，特别是可穿戴医疗设备在安全监测和疾病早期发现等方面的作用日益凸显。

4可穿戴設备在房颤诊断及监测中的应用

4.1可穿戴设备对于早期诊断房颤的意义  在过去的十年中，可用于监测无症状性或阵发性房颤的技术飞速发展，可穿戴设备在该方面的应用逐渐为人们所重视。早期的或更敏感的房颤诊断有利于及早进行抗凝药物干预，可改善患者的临床治疗结果[28]。同时多种房颤危险因素如高血压、糖尿病和睡眠呼吸暂停综合征等疾病也需要治疗，早期诊断房颤有助于引起患者对这些疾病的重视并及时诊治[29]。Steinhubl SR[30]等的大型随机临床试验和前瞻性队列研究中，共纳入了2655例未诊断房颤或房扑的受试者，该实验结果显示，在房颤高风险人群中，使用家庭可穿戴ECG传感器贴片与未进行监测的人群相比，更有利于早期诊断新发房颤（3.9% vs 3.0%，绝对值差异3.0%，95%CI：1.8%～4.1%）。然而该实验也暴露了可穿戴设备的潜在问题，即32例患者因佩戴心电图贴片导致皮肤刺激症状而终止实验，提示可携带设备在不断改进的过程中，其使用方式的优化也应值得关注。Halcox J[31]等研究与之相似，纳入1001例受试者，该研究结果显示，在年龄大于65岁的高卒中风险的患者中，可携带设备监测到偶然的房颤发生率显著高于常规护理组（19例vs5例，95% CI=1.4～10.4;P=0.007）。以上实验均证实了可携带设备在房颤早期诊断中的优越性，目前国际上仍在开展大量的实验进行验证[32-34]。但上述实验也说明，虽然未充分评估医疗资源利用率，但使用可穿戴设备组患者在房颤相关干预、寻求医疗帮助、住院率等医疗资源的利用均有显著增长，因此如何平衡筛查房颤的成本和效益仍是一个复杂的问题。

4.2可携带设备对于诊断房颤后有效预防脑卒中的指导意义  在Steinhubl SR[30]等的研究中，对于早期诊断出房颤的患者均进行了抗凝治疗，然而该实验并未就早期房颤患者采取抗凝治疗是否有意义作出阐述。Svennberg E等[35]的研究结果表明，手持式心电图记录仪的应用使新发房颤的检出率提高了4倍。同时，与仅仅研究房颤诊断相关实验不同的是，该实验在房颤诊断后立即对患者进行OAC治疗，最终将实验组的卒中率及相关指标与观察组进行比较，以判断可携带设备筛查新发房颤后立即进行OAC治疗是否能更有效地预防卒中。这是第一个使用可携带间歇性动态心电图记录的多中心前瞻性、系统性房颤筛查研究，该实验为可携带设备诊断房颤的可行性提供了证据，且提示其可能存在更高的敏感度。由于随访时间为5年，该项研究结果目前还未可知，需要继续跟进。

4.3可携带设备对房颤诊断与监测在未来的发展前景  随着近年来AppleWatch、simbandsmartphone、ECG-shirt等电子产品也在进入医疗保健市场，与上述贴片不同，其使用方式更为便捷。其中苹果公司开展了相关研究，纳入40万用户参与研究Apple Watch能否识别心房颤动，其结果仍未公布，但由于该实验为观察性研究，不排除参与人群存在偏倚的可能[36]。尽管如此，可携带设备在诊断无症状或阵发性房颤方面的前景仍值得期待。2018年Balsam P等[25]发起的ECG-shirt研究是一项多中心前瞻性观察研究，其目的为探究ECG-shirt在不同目标人群中监测ECG、心率、心律失常等情况。该实验对患者在行肺静脉隔离术后1个月、6个月及12个月分别穿戴ECG-shirt 1个月进行监测，其第一试验终点为穿戴ECG-shirt期间内的房颤负荷，虽然同Apple Watch研究一样，目前结果仍尚未公布，但其为可携带设备监测肺静脉隔离术后房颤复发也提供了可能。然而目前ECG-shirt电量维持时间仅36 h，因此真正大规模投入临床使用还需要更多研究和技术支持来进行优化。

5总结与展望

房颤是我国最常见的心律失常疾病，如何早期诊断、及时治疗是研究人员关注的重点。而可穿戴设备是近年来科技发展的新兴时代产物，改变了以往疾病监控方式和治疗理念，被广泛用于异常计步检测及运动行为分析、睡眠障碍检测及质量评估等领域，其在房颤筛查中的应用也逐渐进入研究人员的视野。尽管已有试验证明可穿戴设备在诊断新发房颤的可行性，但可穿戴设备仍存在效益比不明确、技术不够成熟、使用方式待优化等问题，需要进一步的研究、探索进行解决。尽管如此，可穿戴设备在房颤患者中的应用仍具有巨大的发展空间。

参考文献：

[1]黄从新，张澍，黄德嘉，等.心房颤动：目前的认识和治疗的建议-2018[J].中国心脏起搏与心电生理杂志，2018，32（4）：315-368.

[2]Lloyd-Jones DM，Wang TJ，Leip EP，et al.Lifetime risk for development of atrial fibrillation： the Framingham Heart Study[J].Circulation，2004，110（9）：1042-1046.

[3]Powers WJ，Rabinstein AA，Ackerson T，et al.2018 Guidelines for the Early Management of Patients With Acute Ischemic Stroke：A Guideline for Healthcare Professionals From the American Heart Association/American Stroke Association[J].Stroke，2018，49（3）：e46-e110.

[4]Salvatori V，Becattini C，Laureti S，et al.Holter monitoring to detect silent atrial fibrillation in high-risk subjects：the Perugia General Practitioner Study[J].Intern Emerg Med，2015，10（5）：595-601.

[5]Bersohn MM，Waldo AL，Halperin JL.Subclinical Atrial Fibrillation and the Risk of Stroke[J].N Engl J Med，2012，366（14）：1352.

[6]Passman R，Leong-Sit P，Andrei AC，et al.Targeted Anticoagulation for Atrial Fibrillation Guided by Continuous Rhythm Assessment With an Insertable Cardiac Monitor：The Rhythm Evaluation for Anticoagulation With Continuous Monitoring（REACT.COM）Pilot Study[J].J Cardiovasc Electrophysiol，2016，27（3）：264-270.

[7]Chen LY，Chung MK，Allen LA，et al.Atrial Fibrillation Burden： Moving Beyond Atrial Fibrillation as a Binary Entity：A Scientific Statement From the American Heart Association[J].Circulation，2018，137（20）：e623-e644.

[8]January CT，Wann LS，Calkins H，et al.2019 AHA/ACC/HRS Focused Update of the 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the Management of Patients With Atrial Fibrillation[J].Circulation，2019：R665.

[9]Link MS，Giugliano RP，Ruff CT，et al.Stroke and Mortality Risk in Patients With Various Patterns of Atrial Fibrillation：Results From the ENGAGE AF-TIMI 48 Trial（Effective Anticoagulation With Factor Xa Next Generation in Atrial Fibrillation-Thrombolysis in Myocardial  Infarction 48）[J].Circ Arrhythm Electrophysiol，2017，10（1）：e004267.

[10]Go AS，Reynolds K，Yang J，et al.Association of Burden of Atrial Fibrillation With Risk of Ischemic Stroke in Adults With Paroxysmal Atrial Fibrillation：The KP-RHYTHM Study[J].JAMA Cardiol，2018，3（7）：601-608.

[11]Chiang CE，Naditch-Brule L，Murin J，et al.Distribution and risk profile of paroxysmal， persistent，and permanent atrial fibrillation in routine clinical practice：insight from the real-life global survey evaluating patients with atrial fibrillation international registry[J].Circ Arrhythm Electrophysiol，2012，5（4）：632-639.

[12]Ganesan AN，Chew DP，Hartshorne T，et al.The impact of atrial fibrillation type on the risk of thromboembolism，mortality，and bleeding：a systematic review and meta-analysis[J].Eur Heart J，2016，37（20）：1591-1602.

[13]Boriani G，Pettorelli D.Atrial fibrillation burden and atrial fibrillation type：Clinical significance and impact on the risk of stroke and decision making for long-term anticoagulation[J].Vascul Pharmacol，2016（83）：26-35.

[14]Boriani G，Glotzer TV，Santini M，et al.Device-detected atrial fibrillation and risk for stroke： an analysis of >10，000 patients from the SOS AF project（Stroke preventiOn Strategies based on Atrial Fibrillation information from implanted devices）[J].Eur Heart J，2014，35（8）：508-516.

[15]Cheung CC，Krahn AD，Andrade JG.The Emerging Role of Wearable Technologies in Detection of Arrhythmia[J].Can J Cardiol，2018，34（8）：1083-1087.

[16]张天淼，朱兰·I·谢尔盖.光体积描记术原理及应用[J].中国医疗器械杂志，2016，40（3）：186-190，211.

[17]苏晞，张劲林，韩宏伟，等.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[J].中华心律失常学杂志，2017，21（6）：485-488.

[18]White RD，Flaker G.Smartphone-based Arrhythmia Detection：Should we encourage patients to use the ECG in their pocket[J].J Atr Fibrillation，2017，9（6）：1605.

[19]Bumgarner JM，Lambert CT，Hussein AA，et al.Smartwatch Algorithm for Automated Detection of Atrial Fibrillation[J].J Am Coll Cardiol，2018，71（21）：2381-2388.

[20]Rosenfeld LE，Amin AN，Hsu JC，et al.The Heart Rhythm Society/American College of Physicians Atrial Fibrillation Screening and Education Initiative[J].Heart Rhythm，2019.

[21]Nemati S，Ghassemi MM，Ambai V，et al.Monitoring and detecting atrial fibrillation using wearable technology[J].Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc，2016（2016）：3394-3397.

[22]Bansal A，Joshi R.Portable out-of-hospital electrocardiography：A review of current technologies[J].J Arrhythm，2018，34（2）：129-138.

[23]Lobodzinski SS.ECG patch monitors for assessment of cardiac rhythm abnormalities[J].Prog Cardiovasc Dis，2013，56（2）：224-229.

[24]Fung E，Jarvelin MR，Doshi RN，et al.Electrocardiographic patch devices and contemporary wireless cardiac monitoring[J].Front Physiol，2015（6）：149.

[25]Balsam P，Lodzinski P，Tyminska A，et al.Study design and rationale for biomedical shirt-based electrocardiography monitoring in relevant clinical situations：ECG-shirt study[J].Cardiol J，2018，25（1）：52-59.

[26]Lacquaniti A，Donato V，Lucisano S，et al.A biotechnological T-shirt monitors the patient's heart during hemodialysis[J].Ren Fail，2012，34（6）：818-820.

[27]Park EB，Heo JC，Lee JH.Novel smart clothing with dry electrode biosensor for real-time automatic diagnosis of cardiovascular diseases[J].Biomed Mater Eng，2018，29（5）：587-599.

[28]Steinberg BA，Piccini JP.Screening for Atrial Fibrillation With a Wearable Device[J].JAMA，2018，320（2）：139-141.

[29]Lau DH，Nattel S，Kalman JM，et al.Modifiable Risk Factors and Atrial Fibrillation[J].Circulation，2017，136（6）：583-596.

[30]Steinhubl SR，Waalen J，Edwards AM，et al.Effect of a Home-Based Wearable Continuous ECG Monitoring Patch on Detection of Undiagnosed Atrial Fibrillation：The mSToPS Randomized Clinical Trial[J].JAMA，2018，320（2）：146-155.

[31]Halcox J，Wareham K，Cardew A，et al.Assessment of Remote Heart Rhythm Sampling Using the AliveCor Heart Monitor to Screen for Atrial Fibrillation：The REHEARSE-AF Study[J].Circulation，2017，136（19）：1784-1794.

[32]Pradhan S，Robinson JA，Shivapour JK，et al.Ambulatory Arrhythmia Detection with ZIO（R）XT Patch in Pediatric Patients：A Comparison of Devices[J].Pediatr Cardiol，2019，40（5）：921-924.

[33]Bolourchi M，Batra AS.Diagnostic yield of patch ambulatory electrocardiogram monitoring in children（from a national registry）[J].Am J Cardiol，2015，115（5）：630-634.

[34]Newham WG，Tayebjee MH.Excellent symptom rhythm correlation in patients with palpitations using a novel  Smartphone based event recorder[J].J Atr Fibrillation，2017，10（1）：1514.

[35]Svennberg E，Engdahl J，Al-Khalili F，et al.Mass Screening for Untreated Atrial Fibrillation：The STROKESTOP Study[J].Circulation，2015，131（25）：2176-2184.

[36]陳涵. Apple心脏研究--智能手表“看病”是否靠谱？[J].心电与循环，2019，38（2）：164.

收稿日期：2019-6-10;修回日期：2019-6-20

编辑/钱洪飞