Apple Watch心電圖應用程序擊敗EKG樂隊發現錯誤的心跳

同行評審的醫學期刊JAMA Cardiology今天發表了一項研究，該研究表明，配備心電圖(一種人工智能輔助心臟監測應用程序)的Apple Watch在檢測心房顫動方面比專用心電圖(EKG)腕帶更有效，并且幾乎與12導聯EKG機器。正如AppleInsider所發現的那樣，該研究提出了先進的AI將使可穿戴設備僅使用基本傳感器檢測危險醫療狀況的前景。

這項研究“使用市售智能手表對心房顫動進行被動檢測”包括Apple Watch app Cardiogram及其DeepHeart神經網絡的用戶，該網絡與舊金山加利福尼亞大學的研究人員共同開發。DeepHeart接受過訓練，可以檢測心跳時間的不規則性，從近10,000人中抽取超過1.39億次心率測量結果來創建顫動風險評分。

研究人員發現，與12導聯EKG機器相比，心電圖/ DeepHeart配對檢測心房顫動的敏感性為98%%，特異性為90.2%%，而自我報告持續性纖維化的參與者的靈敏度為67.7%%，特異性為67.6%%。換句話說，被動佩戴安裝有心電圖的Apple Watch幾乎與醫療級設備主動檢查一樣準確，并且比沒有傳感器檢測問題要準確得多。

此外，心電圖的98 / 90.2%%結果似乎優于使用KardiaBand獲得的結果，這是為Apple Watch發布的價值200美元的EKG腕帶配件。使用更簡單的雙導線設計，KardiaBand專門用于檢測房顫的FDA批準，其準確率為93/84%%，或醫生解釋錄音的準確率為99 /83%%。Kardia顯著收取醫生EKG讀取的費用。

DeepHeart的研究人員表示，這是“首次出現在醫學期刊上的大型同行評審研究，展示了消費者可穿戴設備檢測主要健康狀況的能力。”他們還注意到DeepHeart的預訓練和半監督學習與類似的人工智能研究相比，“精確度顯著提高”，這表明讓熟練的研究人員參與AI的初始設置可以大大提高其對健康診斷的效用。

據報道，蘋果公司一直致力于為Apple Watches開發擴展的心臟監測硬件，目前正在與斯坦福大學進行類似的 心臟研究， 盡管它僅通過邀請開放。心電圖是供大家從iOS應用商店免費下載。