人工智能赋能可穿戴技术：心血管疾病管理的全球研究趋势与挑战

心血管疾病(CVD)是全球死亡首因，传统监测手段存在滞后性。研究人员通过文献计量学分析2014-2024年Scopus数据库文献，运用VOSviewer等工具揭示AI整合可穿戴设备在CVD管理中的研究趋势。结果显示AI-ECG可提升房颤(AF)早期诊断精度，但面临临床整合、数据安全等挑战，为智能医疗设备研发提供循证依据。

　　

心血管疾病(CVD)每年导致全球1790万人死亡，传统防治手段在实时监测和个性化干预方面存在明显短板。智能手表等可穿戴设备虽能持续采集生命体征，但如何从海量数据中精准识别风险信号仍是难题。印度尼西亚雅加达第三健康理工学院(Poltekkes Kemenkes Jakarta III)的Novita Rina Antarsih团队通过文献计量学分析，揭示了人工智能(AI)如何重塑心血管健康管理格局。

研究团队采用VOSviewer和Bibliometrix工具，系统分析了2014-2024年Scopus数据库文献。通过引文网络、共词分析等技术，绘制了AI-可穿戴设备在CVD领域的研究图谱，特别关注房颤(AF)早期诊断、便携式心电图(ECG)等技术突破。

主要发现包括：

1. 技术革新：AI算法使智能手表的光电容积图(PPG)检测AF的灵敏度达临床级标准，便携ECG设备可将诊断时间从数天缩短至分钟级。

2. 临床转化瓶颈：约68%的研究停留在实验室验证阶段，电子健康记录(EHR)系统互操作性不足制约临床部署。

3. 伦理挑战：通用数据保护条例(GDPR)与健康保险流通与责任法案(HIPAA)的合规成本使中小企业难以进入市场。

结论部分指出，联邦学习(Federated Learning)等隐私计算技术有望平衡数据利用与安全需求。该研究为2025年WHO心血管健康行动计划提供了技术路线图，论文发表于《Computers in Biology and Medicine》。值得注意的是，视网膜微血管成像等替代监测模态的兴起，预示着多模态AI诊断将成为下一代可穿戴设备的核心竞争力。