智能穿戴设备有助于心血管疾病的早筛早诊
心血管疾病是威胁人类健康的头号杀手,世界卫生组织(World Health Organization)公布的全球心血管疾病(Cardiovascular Disease)数据显示:每年约有 1,790 万人死于心血管疾病,将近占到全球死亡总数的三分之一。

文献表明,我国心血管疾病患者人群预计高达 3.3 亿,其中高血压 2.45 亿,脑卒中 1,300 万,冠心病 1,139 万,心衰 890 万,房颤 487 万,高血压已成为心血管疾病的主要风险因素。根据 2015~2025 年中国心血管病政策模型预测,如果对 1 期和 2 期高血压患者进行早期治疗,每年将减少 80.3 万例心血管事件发生。

然而,一项研究显示:全球将近 50% 的高血压者患者未得到诊断,其中一部分原因是「隐匿性高血压」(诊室血压 < 140 / 90 mmHg,而家庭血压 ≥ 135 / 85 mmHg )。

成年人隐匿性高血压发生率接近 10%,由其导致的脑卒中、心肌梗死等疾病的发病率和正常高血压一样高;但隐匿性高血压往往需要 24 小时动态血压监测观察,才能使它暴露。

类似的还有房颤,房颤不仅是最常见的心律失常之一且会导致其他疾病的风险增加,比如脑卒中风险提高 4.5 倍。

然而,部分房颤患者症状很少,甚至没有症状,疾病不易被察觉;此外,房颤发作时通过心电图检查才能明确诊断,未发作时做心电图也可能出现漏诊。

因此,我们在临床中可能会遇到以下情况:

「患者在院内单次心电检查无法捕捉到房颤,需要佩戴 24 h Holter 排查心律失常」

「中青年人群工作压力大、高盐饮食、失眠等,可能存在隐匿性高血压,但去医院检查血压却显示正常」

诚然,我们可以看到,心血管疾病的早筛早诊不能仅依赖就医,也需要患者具有自主健康管理意识,对健康状况进行自测。

我们可以发现,在日常生活中智能穿戴设备也越来越常见,根据国际数据公司(International Data Corporation)发布的数据显示:智能穿戴设备 2020 年全年整体出货量为 4.447 亿部,同比上升 28.4%。

在门诊中,我们也会遇到不少患者是通过智能穿戴设备监测异常提示来就诊,进行进一步检查。

那么,这类设备能否在心血管疾病的早筛早诊过程中提供更多助力?

有研究证实:智能穿戴设备有助于心血管疾病的早筛

在 2019 年,苹果和华为都进行了智能穿戴设备筛查房颤的大规模真实世界研究。

以 Huawei Heart Study 研究为例,研究从 2018 年 10 月至 2019 年 5 月,有超过 18 万名志愿者(平均年龄 35 岁)配戴了筛查设备(智能腕表),并至少连续佩戴 14 天,筛查是否存在房颤。

在这 18 万名志愿者中,有 424 名志愿者(0.23%,平均年龄 54 岁)在监测期间收到了「疑似房颤」的通知。接受通过有效随访患者 262 例,其中 227 例(87.0%)被确诊为房颤,PPG 信号的阳性预测值为 91.6%(95%CI: 91.5%~91.8%)。在确诊的房颤患者中,216 人(95.1%)随后使用移动房颤应用程序接受综合管理,有大约 80% 的高危患者抗凝成功。

通过研究可以看出,智能穿戴设备已经可以助力房颤的早期筛查,通过及时提醒患者和医疗团队,让隐匿性房颤更容易被发现,尽早进行规范的治疗,且房颤的早期发现(尤其是无症状房颤)可显著降低患者脑卒中、心衰或死亡风险。

不仅是房颤,智能穿戴设备能为更多心血管疾病管理与监测提供数据支持

近年来技术高速创新,智能穿戴设备帮助人们更好地进行自主健康管理。

智能穿戴设备不仅仅是腕表,还包括心电贴、眼镜、纺织品等,这是一类拥有电池高续航能力和一系列多功能传感器,以获取运动健康参数和生命体征相关生理参数的设备的统称。

以刚刚发布的 HUAWEI WATCH D 为例,具有 8 种核心传感器,能协助提取运动、睡眠、连续心率、血氧、体温等基本生理参数,更是增加了血压测量和 ECG 心电采集功能,可通过血压健康研究制定 24 h 动态血压监测计划,实时记录血压数据。

对于高血压确诊患者,利用智能穿戴设备的便捷性,可以更好进行自我管理,记录全天血压变化规律以及长期数据,这些数据可为医生提供参考,用于治疗的效果监测和后续治疗方案优化。

对此,北京大学人民医院心血管内科刘靖教授表示,「具有血压测量功能的腕式智能穿戴设备可以摆脱时间、空间对血压测量的限制,特别是对于早期无明显症状,忙于工作且对高血压危害认识不足的中青年人群。来自国外和中国的研究表明,从高血压前期(血压 120~139 / 80~89 mm Hg)到高血压,心血管病风险逐渐增加,尤其是中青年人群。他们更需要关注血压水平,动态血压监测和高压提醒功能可帮助筛查高血压,督促患者进行自我管理。」

其实,过去的 10 年间,已有很多智能穿戴设备用于心血管疾病管理的研究发布,关注热点主要集中于心血管风险评估及生活方式干预、高血压等心血管疾病的筛查,以及心衰、冠心病患者的日常监测及康复评估等。

研究结果表明,这些智能穿戴设备通过各种传感器和软件算法,生成大量监测数据,提供连续、可实时记录的心率、心电、血压等数据,为心血管系统疾病的预防、诊断和自我管理提供帮助。如何将这些设备用于临床诊断、管理患者、优化治疗方案等也开始被更多医务人员所关注。

对此,首都医科大学附属北京安贞医院心内科主任马长生教授表示,「目前已经有不少人在使用智能腕表等穿戴设备。如果充分利用设备功能,持续、实时收集临床评估疾病的相关参数,将有利于提早发现疾病,方便医生选择合适的治疗方案」。

智能穿戴设备能否广泛应用于临床?

未来任重而道远

虽然智能穿戴设备功能日趋完善,也有证据支持智能穿戴设备在心血管风险评估、预防、诊断和日常管理监测中可以发挥一定作用,但仍需要大量设计优良的临床试验证实其可用性,传感器功能、算法也需要不断优化,以保证不断有新产品或新能力迭代发布。

此外,智能穿戴设备行业发展过于迅速,不同品牌产品的测量精度、传感器能力、算法水平还参差不齐,也相对缺乏统一规范和标准进行行业监管。

近日,中华医学会心血管病分会主任委员韩雅玲院士和候任主任委员马长生教授牵头开展了「智能可穿戴设备专家建议筹备会」,积极推进《心血管智能可穿戴设备中国专家建议》等相关内容的撰写、制订,将对心血管智能穿戴设备的定义、疾病应用场景和规范使用提出专业建议。

「伴随智能穿戴设备的普及,更需要医护人员和使用人群都可以充分利用,更好地进行健康管理;同时,在医学领域,积极推动相关共识、指导意见等的撰写,从而更好地规范智能穿戴设备应用于临床。也希望医疗机构端、企业端、患者端三端打通完善数据监测和信息传递服务,打造医患场景化沟通平台,更好地为大众、患者提供服务。」

相信在多方共同努力下,智能穿戴设备将为医生在心血管疾病的筛查、诊断、治疗、康复和管理等多方面提供帮助,早日成为医生得力助手

开创中医智能健康管理

新时代

今年,中国高血压联盟和北京高血压防治协会心血管代谢医学专业委员会就联合发布了《智能可穿戴设备在中青年血压管理中应用中国专家共识》[5],其中明确指出了像小李这样拥有不健康生活方式的中青年高血压人群在心血管疾病方面的高风险,也建议隐蔽性高血压等疾病需要借助家庭血压监测(HBPM)等诊室外血压测量方式加以识别。

智能血压慢性病管理穿戴设备(穿戴设备垂询:一三一六四七五八七一三)

谁在为陕西泾阳县中张镇张庄村原村主任韩志明“法外开恩”?

陕西省咸阳市泾阳县中张镇张庄村原村主任韩志明,任村干部期间,出租、买卖集体土地,收取相关费用,且在给村民划拨宅基过程中收取管理费的行为,严重违反土地管理法律、法规有关规定,共收取相关费用121600元。上文黑体字内容摘抄于,2015年9月8日泾阳县国土局下发的一份调查报告,但凡有点法律常识的人一眼就能看出这是犯罪,且涉及金额巨大。

据泾阳县中张镇张庄村村民胡岁玲提供的资料显示,韩志明收取相关费用121600元的问题被国土局查实后,国土局建议纪检监察机关对收取费用问题进行调查处理,可令人不可思议的是,韩志明并没有得到法律的惩处。

是泾阳国土局没有移交?还是泾阳纪检监察未采纳国土局建议?还是韩志明神通广大?无论何种原因,韩志明没有被查办是不争的事实。

纵观近年来的反腐力度,苍蝇老虎一起打,坚持有腐必反、有贪必肃,一大批的腐败分子被革职查办,锒铛入狱,泾阳县对待一位小小村主任做到了“法外开恩”,这一点对于当地村民和广大网友们是百思不得其解。

韩志明的问题不仅仅国土局查明的收取相关费用121600元这么简单,信息源显示,2014年4月份韩志明所任职的张庄村40余名党员和村民代表联名向省、市、县对其进行过实名举报,状告其贪污集体资金55.0349万元,可最终结果是仅对其进行了党纪处理。

腐败分子永远是党和人民群众的对头,在法律面前人人平等,更没有特权,韩志明一个小小的村主任怎就成了例外?

就此问题,法律界人士认为:“收取相关费用121600元,绝对是犯罪,韩志明没有被扔进大牢,不难看出韩志明的些许能耐,这种能耐深层次的讲实际是韩志明“维系关系”的一种“能力”。

国土局查实的数额之大不是韩志明不构成犯罪,而是有些人不想、不敢让韩志明“进去”,一旦韩志明“进去”就会连锁反应,就会株连到身后的利益关系人,这些利益关系人与韩志明又说不清道不明的“苟且之事”,这才是韩志明被查实仅被革职未服刑的主要原因”。

韩志明的问题,网上也好,坊间也罢,早就沸沸扬扬,当地一直未能给出明确的答复,甚至是“装聋作哑”,这种态度严重损伤了当地纪检监察部门在百姓心中的公信力,呼吁泾阳县纪检监察部门能够高度重视,切实做到让反腐没有“盲区”和“死角!

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