基于智能手表心电信号的心血管年龄评估新方法：实现高精度隐私保护的年龄估计

《npj Biomedical Innovations》：Age estimation via electrocardiogram from smartwatches

本研究针对传统年龄验证方法存在的隐私泄露和可靠性问题，创新性地利用智能手表采集的单导联心电图(ECG)信号进行年龄估计。研究团队通过特征提取和机器学习模型，实现了平均绝对误差(MAE)仅2.93年的高精度年龄预测，并在青少年群体中达到最佳性能。该技术为在线年龄验证提供了隐私保护新方案，符合IEEE P2089.1等国际标准要求，具有重要应用价值。

　　

在数字化时代浪潮中，在线年龄验证已成为保护未成年人免受不当内容侵害的关键技术。当前主流的身份验证、人脸识别和数据库查询等方法，不仅存在隐私泄露风险，还容易受到伪造和欺骗。特别是在新冠疫情后在线交易激增的背景下，开发既安全又尊重隐私的年龄验证机制显得尤为迫切。

传统年龄验证方法面临多重挑战：身份证件容易伪造，人脸识别受光照、肤色等因素影响且存在隐私担忧，数据库查询则需要收集大量个人信息。这些问题促使研究人员转向生物特征识别技术，其中基于心电信号(ECG)的年龄估计因其固有的生理特性和实时活性检测能力而展现出独特优势。

然而，此前大多数ECG年龄估计研究都依赖于医院级12导联心电图设备，这种设备笨重昂贵，不适合日常使用。随着智能手表的普及，单导联ECG技术为实时、便捷的年龄估计提供了新的可能性。正是基于这一背景，加拿大康考迪亚大学的研究团队在《npj Biomedical Innovations》上发表了创新性研究成果，探索了基于智能手表ECG信号的年龄估计新方法。

研究团队首先通过Fitbit Sense智能手表收集了220名3-78岁健康志愿者的ECG数据，建立了首个用于年龄估计的智能手表ECG数据集。数据采集历时两年（2023年6月至2025年1月），每个记录包含30秒采样频率为250Hz的ECG信号，共计2800个样本点。

在技术方法上，研究人员采用了多步骤处理流程：首先使用四阶巴特沃斯带通滤波器（1-40Hz）对原始ECG信号进行去噪处理，消除基线漂移和运动伪影；然后提取心率变异性(HRV)的时域指标（HRV STD和HRV RMSSD）分析其与年龄的关系；进一步采用离散小波变换(DWT)和功率谱密度(PSD)等特征提取方法；最后使用前馈神经网络(FNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Inception1D和Transformer等多种深度学习模型进行年龄估计和分类。

研究结果方面，年龄估计性能表现突出。前馈神经网络在去噪ECG信号上取得了最佳效果，平均绝对误差(MAE)仅为2.93年，优于此前基于临床ECG的研究。值得注意的是，模型在不同年龄段表现存在差异：11-20岁青少年群体的估计精度最高，而1-5岁和66-70岁年龄段的误差较大。这一趋势与ECG特征随年龄变化的临床观察一致，青少年时期心脏和神经系统变化最为显著，使得年龄相关特征更易被检测。

性别差异分析显示，模型对男性参与者的MAE为2.85年，女性为3.06年，表明确保模型在不同群体中的公平性是未来研究的重要方向。

通过显著性图谱分析，研究人员发现模型主要关注QRS波群和R峰等关键ECG特征，这些区域与已知的年龄相关生理变化高度一致，增强了模型的可解释性。

在年龄分类任务中，研究针对实际应用需求设置了13岁和21岁两个阈值进行二分类。所有模型都表现出色，准确率达到93-96%，表明该技术能有效区分未成年人与成年人，满足在线服务的年龄限制要求。

与现有技术对比显示，基于ECG的年龄估计在保护隐私方面具有明显优势：支持设备端处理、不依赖肤色、具备活性检测能力且难以欺骗。虽然人脸识别技术的MAE略优（2.5年），但存在隐私担忧和欺骗漏洞。

讨论部分深入分析了技术的实际应用前景。智能手表的计算能力足以支持基本的实时ECG处理，但复杂的深度学习推理仍需借助智能手机或云端完成。设备兼容性方面，采样率是影响模型迁移的关键因素，而电极配置差异可通过预处理技术缓解。

研究的创新性在于首次探索智能手表ECG在年龄估计中的应用，填补了实用化ECG年龄验证技术的空白。尽管数据集仅包含健康个体且样本量有限，但结果为未来大规模研究奠定了坚实基础。简化模型（直接使用去噪ECG信号）优于复杂特征提取方法的发现，尤其有利于在资源受限的穿戴设备上部署。

该研究的意义不仅在于技术突破，更在于为隐私保护的在线年龄验证提供了新思路。随着可穿戴设备的普及和年龄验证国际标准（如IEEE P2089.1）的推进，基于ECG的年龄估计技术有望在保护儿童网络安全的同时，维护用户的数据主权和隐私权益。未来工作将聚焦于扩大数据集规模、优化模型效率以及探索跨设备兼容性，推动该技术从实验室走向实际应用。