基于Jaya算法优化的集成模型在心脏病精准预测中的创新应用

本研究针对心血管疾病(CVD)管理中的实时监测与个性化诊疗需求，系统分析了2014-2024年AI融合可穿戴设备的研究趋势。通过文献计量学方法揭示AI在提升ECG、PPG等穿戴设备诊断精度方面的突破性进展，同时指出临床转化面临的数据安全、算法偏见等挑战，为智能穿戴技术在心血管健康领域的规范化应用提供重要参考。

　　

心血管疾病(CVD)长期占据全球死亡原因首位，每年约造成1790万人死亡。尽管现代医学在防治方面取得进展，但早期诊断和个性化治疗仍是重大挑战。传统监测手段如定期门诊检查存在滞后性，而生活方式干预等常规措施难以实现实时风险预警。这种困境催生了可穿戴技术与人工智能(AI)的融合创新——智能手表、生物传感贴片等设备能持续采集心率、血压等生理参数，结合机器学习(ML)算法进行数据分析，理论上可突破传统医疗的时空限制。

然而现实充满矛盾：一方面，搭载光电容积描记(PPG)和心电图(ECG)传感器的设备已证明对心房颤动(AF)检测具有高敏感性；另一方面，电子健康记录(EHR)系统兼容性不足、临床验证缺乏等问题阻碍着技术落地。更棘手的是，算法偏差可能引发诊断差异，而物联网(IoT)设备的数据安全风险也不容忽视。正是这些技术理想与现实瓶颈的碰撞，促使Poltekkes Kemenkes Jakarta III与印度尼西亚大学(UI)的研究团队Novita Rina Antarsih等开展了这项开创性研究。

研究人员采用文献计量学方法，通过VOSviewer和Bibliometrix工具对Scopus数据库2014-2024年文献进行多维度分析。关键技术包括：基于共被引网络识别核心文献群，通过共词图谱揭示研究热点演变，并利用文献耦合分析追踪技术发展趋势。特别关注AI算法在ECG信号处理、PPG波形分析中的创新应用，以及深度学习(DL)模型在心血管风险预测中的性能优化。

研究结果展现出清晰的技术演进路线：

1. 诊断精度突破：AI算法使便携式ECG设备对AF检测灵敏度达94%，PPG结合卷积神经网络(CNN)显著提升微小波形异常识别能力

2. 技术融合趋势：物联网(IoT)平台实现多设备数据整合，联邦学习框架在保护隐私前提下提升模型泛化能力

3. 临床转化瓶颈：仅23%的AI算法通过FDA认证，数据标准化缺失导致不同系统间AUC(曲线下面积)差异达0.15

在讨论部分，作者尖锐指出三个关键矛盾：技术迭代速度与临床验证周期的脱节、算法性能与解释性的平衡难题、个性化医疗与健康公平的潜在冲突。值得注意的是，研究首次量化了"技术-伦理"关联强度——在涉及GDPR/HIPAA合规的研究中，设备临床转化率提升2.3倍。这为后续研究指明方向：构建兼顾性能与合规的区块链加密框架，可能成为打破技术落地僵局的突破口。

这项发表于《Computers in Biology and Medicine》的研究，其核心价值在于首次通过大数据揭示了AI穿戴设备在心血管领域的"技术成熟度曲线"。不仅证实Jaya优化算法在风险预测模型中的优越性(误差率降低18.7%)，更重要的是建立了"技术-临床-伦理"三维评估体系，为医疗AI产品的标准化开发提供了重要方法论参考。随着Poltekkes Kemenkes Jakarta III团队牵头开展的多中心验证试验推进，这些发现或将重塑心血管疾病防控的整体格局。