在第36届长城心脏病学大会暨亚洲心脏大会2025期间，“可穿戴设备在心血管领域应用”专场顺利举办，由西安交通大学第二附属医院邓捷教授、中国医学科学院阜外医院李卫教授担任主持，并由北京清华长庚医院张萍教授、中国人民解放军总医院（301医院）曹丰教授及其团队苗冯博教授、武汉大学人民医院（湖北省人民医院）余锂镭教授、天津工业大学王慧泉教授、京东健康探索研究院费金韬教授分别就相关议题进行学术分享。
张萍教授：《智能可穿戴设备在心血管领域应用中国专家建议》解读
随着智能可穿戴设备的快速发展和临床应用的日益广泛，心血管领域亟需规范其使用标准与评估体系。张萍教授系统性介绍了即将在2025年11月发表于《中华心血管病杂志》的《智能可穿戴式设备在心血管疾病领域应用中国专家建议》。该建议由韩雅玲院士与马长生教授发起，张萍教授、唐熠达教授等共同执笔。
鉴于四大挑战，即全球无先例可循、证据质量低、设备差异大且种类繁多、技术快速迭代带来的更新困难，本建议仅采用“专家建议”而非更高级别的共识或指南。此外，本建议为国内首次采用定性推荐方式，依据现有证据与临床经验分为“强烈推荐”、“可以考虑”和“不推荐”三个级别；内容上则分为“设备定义与分类”、“生理参数监测”、“心血管领域应用”、“问题与未来展望”四大版块。
本建议将智能可穿戴设备明确定义为“整合于随身佩戴物品或体表/体内的智能电子产品，具备多参数感知、监测活动状态和生理指标，以及提高工作效率等功能”，并根据国际标准与实际形态分为智能手表、腕带、贴片等6类。设备可检测的参数包括脉率、心电、血压、脉氧饱和度、呼吸频率及心衰容量指标等。
临床应用方面，本建议强调设备主要用于疾病筛查而非诊断，例如：
心房颤动：智能手表或贴片式设备的敏感度与特异度均超95%，强烈推荐用于高龄、隐源性卒中或CHA2DS2-VASc评分高危人群，但确诊需依赖医疗级心电图。此外，还可用于房颤诱发因素探索以及特殊房颤患者管理。
室性心律失常：光电容积脉搏波（PPG）技术不适用，推荐使用贴附式心电贴片连续监测，但结果需心电专家确认；可穿戴心脏转复除颤器（WCD）可考虑用于存在ICD指征但暂不适合植入者。
冠心病与心衰：多导联心电贴片可用于缺血定位或心功能评估，智能设备还可辅助心脏康复监测与高血压管理。
需强调的是，目前智能可穿戴设备仍面临数据隐私、技术缺陷、测量差异与研究质量低等共性挑战，仍有待于进一步探索，共同推动该领域规范化发展。
苗冯博教授：适老性可穿戴生理监测标准解读及应用
当前，我国老龄化进程持续加深，且老年患者再住院率高，凸显院外慢病管理的薄弱环节。在此背景下，可穿戴设备能够实现动态监测、个体化干预，成为助力健康老龄化的重要工具。围绕《可穿戴健康监测设备的适老性设计指南》，苗冯博教授系统阐述了其制定背景、核心内容及临床指导价值。
该指南参考国内外28项相关标准，明确了适用范围及术语定义，并基于老年人感官、认知、体能等特征，提出安全、可靠、易用、舒适的核心设计原则。其内容重点围绕七大设计要素展开，即外形设计、显示设计、声音设计、材料设计、参数设计、指标设计和可靠性设计。值得一提的是，当前已有多种适老性可穿戴设备可满足不同健康状态老年人的分级需求。其中，由曹丰教授、苗冯博教授团队研发的便携式智能心电采集设备已被证实可显著降低老年冠心病患者的再住院率、主要心脏事件发生率，且血压、血糖、血脂控制水平同步得到改善。随着可穿戴设备相关技术迭代及其规范化应用，其有望为老年人群提供更便捷的健康管理手段，并进一步强化院内外一体化的慢病防控与康复支持。
余锂镭教授：可穿戴闭环神经调控技术防治心肌损伤初探
围绕自主神经紊乱与心肌损伤的机制关联，余锂镭教授系统汇报了其团队在可穿戴闭环神经调控技术方向的创新研究进展。团队前期研究发现，以心脏神经节为关键靶点进行干预，可显著影响心肌损伤程度，提示神经调控是心肌保护的重要策略。基于上述机制，团队致力于构建“监测-预警-干预”一体化的可穿戴智能闭环系统。在监测层面，针对神经免疫代谢/心肌损伤信号，研发了基于体表黏膜光谱特征的无创便携快检技术，实现5分钟内完成心血管风险筛查，准确率达92%。在干预层面，区别于传统神经损毁术，团队强调保留神经正常功能的同时抑制其病理激活，现已探索2类可穿戴调控路径：系统神经调控策略，经多次迭代升级，现已融合多模态数据，可同时监测自主神经功能、呼吸、心率等，自适应调节刺激参数；局部神经调控策略，基于AIE-COF材料与光遗传学调控技术，开发可持续自供电的可穿戴设备。
需强调的是，可穿戴神经调控技术仍需更多多中心随机对照研究验证其临床价值，未来有望通过设备智能化、监测精准化与干预个性化，推动心血管疾病防治模式的革新迭代。
王慧泉教授：智能可穿戴心电监测技术的研究进展
随着云边端架构与人工智能技术的深度融合，可穿戴心电监测正从“移动医疗”向“智能医疗”跃迁，其发展依托多学科交叉，旨在提升心血管疾病管理的精准性与可及性。基于此，王慧泉教授系统回顾了智能可穿戴心电监测技术的演进路径、核心创新及未来方向。其团队以可穿戴设备与人工智能为核心，聚焦心电信号采集与多参数集成创新。
在硬件层面，团队开发了国产化心电芯片，集成MCU与房颤识别算法，实现了心电信号的实时采集与初步分析，降低了研发门槛；同时探索了多种可穿戴形式，如贴片式、服装式、手持式及壁挂式设备，并通过柔性材料与电子技术结合，提升患者舒适度与依从性。
在技术应用方面，团队研发了基于手套接触的12导联心电快速采集技术，通过AI算法实现与标准导联数据的一致性映射，并已开展多中心临床验证。此外，团队推动多模态监测融合，例如将心电与PPG结合，实现连续无创血压监测；或集成生化传感器同步检测电解质指标，为心脏康复与运动训练提供综合评估。值得注意的是，其技术已拓展至航天医学场景，通过光、电、磁等神经调控方式缓解航天员疲劳，并应用于老年慢病管理。
王慧泉教授强调，可穿戴心电技术的创新既要满足医疗级精度，又需减少对用户的干扰。未来，通过柔性材料、人工智能与临床医学的深度融合，可穿戴心电监测将朝着更可靠、精准及个性化的方向演进，进一步助力心血管疾病的院外防控与健康管理。
费金韬教授：基于智能手机与可穿戴设备的心血管健康监测
随着智能手机与可穿戴设备的普及，其在心血管健康监测中的应用潜力日益凸显。费金韬教授系统介绍了基于光电容积脉搏波（PPG）、心电信号（ECG）及心震图（BCG）等多种技术的生理参数监测方法，并重点分享了其团队在智能手机作为无创监测工具方面的创新探索与实践成果：在监测技术层面，创新性地利用智能手机摄像头实现了多种生理参数的检测，并在此基础上构建了目前规模最大的多角度、多姿态视频生理学数据集，为算法优化提供重要支撑；在具体应用方面，开发了基于PPG与BCG信号时间差的无气囊式血压监测方案。同时，团队正探索智能手机心音检测功能，通过麦克风采集心前区声音信号。
此外，费金韬教授还重点介绍了近年来基于多参数融合的猝死风险预警研究，并指出通过可穿戴设备监测PPG振幅骤降并结合多阶段验证算法，可实现室速/停搏等恶性事件的早期识别与自动报警，虽敏感性仍有提升空间（如67%），但为猝死预防提供了突破性方向。
如今，智能手机与可穿戴设备的融合应用正推动心血管健康监测向便捷化、智能化发展，未来需进一步攻克信号稳定性、个体化校准及临床验证等挑战，以拓展其在日常健康管理与急症预警中的实践价值。
转载自｜GW-ICC