综述：可穿戴技术用于心血管疾病管理的全球文献计量分析及人工智能整合的新见解

这篇综述系统分析了2014-2024年AI整合可穿戴技术（Wearable Technology）在心血管疾病（CVD）管理中的研究进展，揭示了其在实时监测、房颤（AF）早期诊断和便携式心电图（ECG）技术中的突破性应用，同时指出数据安全（GDPR/HIPAA）、算法偏见和临床验证等挑战，为未来精准医疗发展提供了循证依据。

　　

背景与目标

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护理方面存在局限。人工智能（AI）与可穿戴技术的融合正成为突破点——智能手表、生物传感器等设备通过机器学习（ML）算法实现持续生命体征监测，但临床转化仍面临电子健康档案（EHR）互操作性等挑战。

研究方法

基于Scopus数据库2014-2024年文献，采用VOSviewer和Bibliometrix工具进行文献计量分析，通过共被引、共词映射揭示研究热点。

核心发现

AI驱动的可穿戴设备显著提升CVD诊断效能：

• 房颤（AF）检测：搭载光电体积描记术（PPG）的智能手表结合AI算法，实现高灵敏度早期筛查

• 便携ECG技术：实时决策支持系统将诊断准确率提升37%^[13]

• 创新监测模式：视网膜影像分析可无创评估动脉粥样硬化风险

现存挑战

• 数据安全：需符合GDPR/HIPAA规范，区块链加密技术崭露头角

• 算法偏见：训练数据多样性不足可能导致诊断差异

• 临床验证：仅23%的AI模型完成Ⅲ期临床试验^[2]

未来方向

建立标准化数据框架、开展万人级真实世界研究（RWS）、开发 clinician-friendly 决策支持工具，将是推动AI穿戴设备临床落地的关键。该领域正从技术验证阶段向循证医学实践跨越，最终实现从"监测"到"预测-预防-个性化"的诊疗范式转变。