《PHARMACIA》：Wearable health-tracking technologies in pregnancy: capabilities, clinical evidence, and implementation challenges
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这篇综述系统阐述了可穿戴健康追踪技术在妊娠期监护中的应用前景与挑战。作者梳理了智能手表、医疗级生物传感器等设备在监测母婴生理参数方面的能力，并探讨了其与移动健康（mHealth）平台及人工智能（AI）分析结合后，如何为妊娠并发症的早期识别和个体化护理提供新机遇。文章也指出了数据准确性差异、临床验证不足、隐私担忧等制约其广泛应用的瓶颈，并呼吁未来研究应关注大规模临床试验及标准化监管框架的建立。
引言：重塑围产期监护模式
全球孕产妇健康仍是重大挑战，传统基于定期门诊的产前监护模式难以动态捕捉生理变化，特别是在资源有限或偏远地区。可穿戴健康追踪技术的崛起，为连续、无创且个性化的妊娠期监护提供了新途径。这些设备，包括智能手表、健身追踪器、智能戒指和医疗级生物传感器，能够纵向收集心率、体力活动、睡眠模式等生理数据。当与移动健康（mHealth）平台和人工智能（AI）分析相结合时，它们为妊娠相关并发症的更早识别和更个性化的护理带来了机遇。
可穿戴技术家族：从通用到专精
可穿戴技术已从早期的计步器和健身手环，发展为集成了多种传感器的复杂系统。在妊娠监护领域，其功能覆盖了母体参数（如活动、心率、睡眠、体重）和妊娠特异性指标（如胎心率、胎动、子宫活动），同时还能助力感染早期检测、促进个性化护理并改善医患沟通。
核心在于五花八门的传感器：
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生物电势传感器：如用于心电图（ECG）和子宫电图（EHG），能高精度分析母婴心率。其检测准确度据报道在87.6%至95.8%之间，通过算法可区分母体和胎儿信号。
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压力和惯性传感器：用于检测胎动和子宫收缩。
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声学传感器：利用声波监测胎心率。
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皮肤电传感器：通过皮肤电导变化评估母体压力水平。
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多模态系统：整合多种传感器，提供母婴健康的整体视图。
数据背后的智慧：人工智能的赋能
传感器采集的数据需经处理才能转化为临床洞察，人工智能（AI）在此扮演着日益关键的角色。AI算法能识别模式、检测异常并助力个性化诊断，例如评估胎动模式、预测子宫收缩、检测子痫前期等妊娠相关疾病的早期迹象。与移动应用和云平台的集成，进一步实现了实时分析、远程监测和健康数据的集中存储。
移动健康平台：掌上的健康管家
mHealth应用和平台为孕妇提供了便捷、以用户为中心的自我管理环境。它们提供个性化健康建议、追踪关键参数并提供教育资源，在偏远或服务不足地区尤其有价值。这些平台常包含体重、营养和活动追踪、目标设定、教育内容、游戏化激励、社交连接及心理健康工具等功能。对于妊娠期体重增加（GWG）和妊娠期糖尿病（GDM）的管理，数字生活方式干预被证明是实用且可扩展的途径。
超越妊娠：女性健康的数字延伸
虽然本文聚焦妊娠期，但可穿戴和移动健康技术的应用已扩展至女性全生命周期的健康管理。患者生成健康数据（PGHD）——通过移动应用、可穿戴设备等技术在传统临床环境外收集的数据——已成为变革性工具，支持从月经周期追踪、生育监测到慢性病管理等广泛领域，促进早期健康变化检测和更主动的保健行为。
临床证据：希望与局限并存
尽管技术集成迅速，但证明其可量化改善母婴结局的临床证据仍然有限。一些研究显示出潜力，例如在糖尿病合并妊娠中使用连续血糖监测（CGM）与改善血糖“在范围内时间”、降低新生儿低血糖率和新生儿重症监护室（NICU）入住率相关。基于智能戒指和手表的纵向生理监测能识别症状出现前的心率变异性及睡眠模式早期偏离。然而，针对胎心率监测仪、子宫收缩和胎动追踪器的大规模验证研究仍然匮乏，且设备准确性在肥胖、多胎妊娠或剧烈身体活动期间可能下降。
挑战与考量：通往临床之路的障碍
多项挑战制约着可穿戴技术的广泛实施：
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数据准确性：并非所有设备都能提供临床可靠的测量，不准确的数据可能导致错误的临床决策。
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隐私与安全：健康信息的敏感性要求强有力的保护措施，防止未经授权的访问或数据泄露。
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监管与伦理：医疗级设备与消费级“生活方式”产品在监管上存在差异，导致临床适用性的不确定性。数据隐私风险在妊娠期尤为突出，需符合《通用数据保护条例》（GDPR）或《健康保险携带和责任法案》（HIPAA）等法规。
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其他限制：包括成本和可及性障碍、数字素养差异、设备和平台间缺乏标准化，以及资源有限地区的基础设施差距。
新角色：临床药师的数字协作
可穿戴技术的融入也推动了医疗角色的演变。临床药师正从处方配发者转向医疗顾问。他们可以利用可穿戴设备收集的生理数据（如使用β-受体激动剂后的心动过速、GDM管理中的血糖波动）来评估药物相关风险指标，并参与到指导患者安全使用技术、识别潜在药物-疾病相互作用以及跨学科远程监测计划中。
结论：机遇与责任并存
可穿戴健康追踪设备已成为现代产前监护的重要工具，为实现更易获得、个性化和精准的医疗保健提供了创新方案。然而，其有效实施有赖于持续开发高精度传感器和实时数据分析算法、建立数据隐私和使用的标准化协议与监管框架、开展涉及多样化人群的大规模临床研究，以及对用户进行教育和赋能。数字监测应是对传统产前护理的补充而非替代，只有与包括临床药师、产科医生和数字健康专家在内的多学科监督相结合，才能充分发挥其临床效能。
