综述：非专业人士指南：心血管临床护理和群体健康中的消费级可穿戴设备

这篇综述系统介绍了消费级可穿戴设备（如智能手表、手环和戒指）在心血管健康监测中的应用，重点解析了光电容积描记（PPG）、加速度计和心电图（ECG）等传感器的原理，验证了心率（HR）、心率变异性（HRV）、房颤（AF）检测等参数的准确性，并探讨了在临床实践和群体健康研究中的前景与挑战。

　　

可穿戴设备中的传感器技术

消费级可穿戴设备主要通过三种核心传感器采集生理数据：光电容积描记（PPG）利用红外光检测皮肤毛细血管血容量变化，可测量心率、血氧饱和度（SpO₂）等参数；三轴加速度计通过检测三维空间运动估算身体姿态和活动强度；单导联心电图（ECG）则能记录30秒心电信号用于心律失常筛查。此外，部分设备还整合了皮电活动（EDA）传感器监测压力反应，以及生物电阻抗（BioZ）分析体成分。

健康参数的准确性与验证

在静态条件下，可穿戴设备的心率监测误差仅约2次/分钟，但运动时精度下降。心率变异性（HRV）的RMSSD和SDNN指标与医疗级ECG的相关系数达0.82-0.89。房颤检测方面，苹果手表等FDA批准设备的ROC曲线下面积高达0.97，但需人工复核约25%的异常波形。血氧饱和度测量存在-2.7%至5.9%的偏差区间，而睡眠分期监测对快速眼动期（REM）的误差可达21分钟。

临床应用潜力与局限

这些设备为心血管疾病管理提供了新思路：通过持续监测活动量、呼吸频率等参数变化，可早期发现心力衰竭恶化迹象；房颤筛查功能已实现医疗级精度。但QT间期测量等复杂指标仍存在低估倾向（平均差异6.6毫秒），且无袖带血压监测尚需校准验证。群体健康研究中，设备记录的步数与GPS测距误差在自由活动条件下为6-8%，但结构化测试中升至18-20%。

数据获取与实践挑战

当前设备的数据输出存在显著限制：原始PPG/ECG信号不可导出，瞬时心率经过平滑处理，且不同品牌数据格式差异大（如Garmin使用.FIT专用格式）。隐私保护、监管合规性（仅部分功能获FDA批准）以及运动伪影干扰仍是主要瓶颈。未来需更多临床研究验证其改善健康结局的经济效益。

未来发展方向

集成多模态传感器的下一代设备可能突破现有局限，例如通过陀螺仪检测心脏机械活动的"心震图"技术。在群体健康层面，结合短期剧烈活动监测与长期趋势分析，有望优化公共卫生干预策略。但需警惕数字鸿沟带来的健康不平等问题。