人工智能赋能可穿戴技术：心血管疾病管理的创新突破与挑战

本研究聚焦AI与可穿戴技术融合在心血管疾病(CVD)管理中的应用，通过文献计量学分析揭示了AI-ECG、PPG等技术提升房颤(AF)早期诊断精度的突破性进展，同时指出数据安全、算法偏见等临床转化瓶颈，为智能医疗设备研发提供战略指导。

　　

心血管疾病(CVD)长期占据全球死因首位，每年导致约1790万人死亡。尽管诊疗技术不断进步，实时监测和个性化干预仍是临床痛点。传统生活方式干预和药物治疗难以实现早期预警，而可穿戴设备的出现为动态监测带来曙光。当人工智能(AI)遇上智能手表、生物传感贴片等穿戴设备，一场心血管健康管理的革命正在酝酿——但算法透明度、数据孤岛等问题仍阻碍其临床落地。

印度尼西亚卫生部分局雅加达第三理工学院(Poltekkes Kemenkes Jakarta III)的Novita Rina Antarsih团队联合印度尼西亚大学(UI)学者，通过文献计量学方法系统分析了2014-2024年Scopus数据库收录的AI-可穿戴技术研究，相关成果发表于《Computers in Biology and Medicine》。研究人员运用VOSviewer和Bibliometrix工具，采用引文分析、共现网络等方法，对来自全球的文献数据进行趋势挖掘和知识图谱构建。

主要发现

1. 技术融合突破：AI算法使智能手表光电容积描记(PPG)技术对房颤(AF)检测灵敏度达92%，便携式AI-ECG设备显著提升心肌缺血诊断效率。
2. 多模态监测：视网膜微血管成像结合IoT传感器实现血流动力学实时监测，降低28%心衰患者再入院率。
3. 转化瓶颈：73%研究停留在概念验证阶段，临床整合面临电子健康档案(EHR)互操作性难题。

创新价值
该研究首次绘制了AI-可穿戴技术在CVD领域的知识演进图谱：

• 技术层面：揭示机器学习(ML)从支持向量机(SVM)向图神经网络(GNN)的迭代路径
• 临床层面：量化显示AI辅助诊断使无症状AF检出率提升3.2倍
• 伦理维度：提出基于联邦学习的隐私保护框架，平衡数据效用与安全

局限与展望
当前AI模型训练数据中非裔人群仅占6.7%，存在诊断偏差风险。未来需开展万级样本临床试验，并建立ISO/TC 249国际标准认证体系。正如研究者强调："只有当算法穿上白大褂，才能真正走进诊室。"这项研究为智能医疗设备从实验室到病床的转化提供了精准路线图。