《數位醫療》智慧型手錶還「不夠聰明」? 734名病患研究: 偵測心房顫動準確率不到八成(閱讀)

日期 : 2022/10/21 作者 : 葉懷璘(生技投資第一站) 心臟/心血管疾病

對患者進行長時間的心臟監測和使用植入式心血管電子設備，雖可以增加對心房顫動(AF)的偵測，但這些設備有相當的侷限性，包括電池續航力不足、缺乏即時回饋等。近年發展起來的穿戴式設備，例如能夠記錄心電圖 (ECG) 並自動判讀的智慧型手錶等，能否克服這些侷限性並改善及時監控與診斷？

法國波爾多波爾多大學醫院的科學家近日發表在《Canadian Journal of Cardiology》上的研究指出，在「原本就有心電圖異常」的患者中，要使用這些穿戴式設備來偵測心房顫動仍具有挑戰性；但若演算法和機器學習更新修正，就可能提高診斷準確率。

試驗

該研究納入734名住院患者，每位患者都接受了12導程心電圖 (12-lead ECG) 檢查，隨後立即以AppleWatch記錄30秒。AppleWatch的記錄會先交給一位心臟電生理學家進行解讀，並逐一判別為「無房顫跡象」、「房顫」或「不確定」，其後再由第二位心臟電生理學家隨機挑選100個記錄並獨立判讀，以確認兩位判讀者間的一致性。

結果

1. 兩位心臟電生理學家在區分房顫和非房顫方面有很高的一致性，可識別出 97% 的房顫患者和 89% 的非房顫患者；智慧型手錶則是正確識別了 78% 的房顫患者和 81% 的非房顫患者。

2. 大約每 5名患者中就有一人的AppleWatch心電圖未能正確診斷。其中，原本就患有心房和心室早期收縮 (PACs/PVCs)、竇房結功能障礙、二度或三度房室傳導阻滯的患者，被誤判有房顫(偽陽性)的風險較高；而在真正的房顫患者中，有心室傳導異常或以心律調節器控制心律的患者，出現漏診 (偽陰性) 的機率較高。

3. 患有PVC的患者被AppleWatch誤判有房顫(偽陽性) 的機率是其他患者的三倍之多，且心房頻脈(AT) 和心房撲動 (AFL) 患者的識別率非常低。

研究人員表示，出現這些結果並不令人訝異，因為AppleWatch的自動檢測演算法是以週期變異性為依據，而PVC會導致週期縮短或延長，進而增加週期變異性。也就是說，任何僅依賴分析週期變異性的演算法，在檢測AT/AFL方面的準確性都會很差；不過，透過機器學習可能可提高這類智慧型手錶房顫檢測準確性。

由於這是第一個針對使用AppleWatch作為房顫診斷工具的「真實世界」研究，因此非常重要─它讓我們瞭解到AppleWatch在房顫診斷中的準確度明顯受到「患者既有的心電圖異常」影響。雖然評論者認為，這些用於檢測心血管疾病患者房顫的智慧型手錶演算法，在某種程度上還「不夠智慧」，但也相信技術很快就會獲得改進。

延伸閱讀：《數位醫療》Apple Watch 勁敵！法國Withings 醫療級智慧手錶「ScanWatch」心電、血氧、COPD、COVID呼吸疾病、睡眠中止.....
延伸閱讀：《糖尿病》Dexcom歐洲推出體積小60%的新一代血糖連續監測將可與智慧手機和Apple Watch連線

資料來源：MedicalXpress、ScienceDaily

引領趨勢