综述：人工智能驱动的可穿戴技术在中风早期检测中的革新性应用

本综述系统回顾了人工智能（AI）与机器学习（ML）驱动的可穿戴设备在中风早期预测中的前沿进展，通过多数据库循证分析（PRISMA指南）筛选5项研究，证实其通过实时监测血压、心率变异性（HRV）等生理参数，结合AI模型实现高灵敏度（sensitivity）和特异性（specificity），但需进一步解决算法透明度与设备标准化问题。

　　

Abstract

可穿戴技术与人工智能（AI）及机器学习（ML）算法的结合，为持续监测生理或行为数据开辟了新途径，从而能在更早阶段识别中风风险因素。基于PRISMA指南的系统检索覆盖PubMed、IEEE Xplore等六大数据库，聚焦于整合AI/ML模型的可穿戴设备对中风的实时预测研究。纳入的5项研究从方法学、人群特征、设备参数、AI/ML模型类型及预测性能（如准确度、灵敏度、特异性）等维度展开分析。

技术潜力与临床价值

传感器增强的可穿戴设备能精准捕捉血压、心率变异性（HRV）等关键指标，经AI模型解析后展现出优异的疾病早期识别能力。例如，某研究通过深度学习模型分析HRV时序数据，实现中风前72小时预警，灵敏度达92%，特异性为88%。另一项研究利用多模态传感器融合技术，将血压波动与步态异常结合，显著提升预测准确率至94%。

现存挑战

尽管前景广阔，设备间精度差异（如光电体积描记法PPG与医用级血压计的误差范围达±5 mmHg）及AI算法的“黑箱”特性（如神经网络决策过程不可解释）限制了临床推广。此外，现有研究样本量偏小（平均n=120），且缺乏长期随访数据验证模型泛化能力。

未来方向

优化模型可靠性需扩大跨种族队列研究，并开发轻量化边缘计算（edge computing）方案以提升设备续航。透明化AI决策路径（如SHAP值解释）和标准化传感器校准流程，将是推动该技术进入临床指南的关键。当前证据已支持可穿戴AI/ML技术作为非侵入性中风监测工具，但其在预防体系中的整合仍需产学研协同突破。