一项发表于《神经病学开放获取》的新研究证实，智能手表上的 EpiWatch 应用程序能准确检测伴有抽搐的大发作（强直 - 阵挛发作），且误报率极低。该研究由田纳西州 Le Bonheur 儿童医院神经科专家 James W. Wheless 博士主导。对于伴有不受控制的大发作患者，尤其是独居睡眠者，突发癫痫死亡风险较高。智能监测设备虽能提醒护理人员进行急救，但高误报率常导致用户忽视警报，影响及时干预。 研究团队对 242 名平均年龄为 23 岁的癫痫患者进行了监测，其中 37 人至少经历了一次大发作。在具备视频脑电图监控的专用病房内，受试者佩戴了运行 EpiWatch 应用的智能手表。结果显示，该应用成功检测出 46 例中的 47 例大发作，漏检一例是因为护理人员限制了患者手臂活动。在累计超过 1.6 万小时的监测中，应用仅产生 56 次误报，平均每天 0.08 次，相当于约每 12.4 天误报一次。这一误报率比同类设备低 90%。98% 的敏感度表现也远超其他设备（76% 至 94% 区间）。 大部分受试者未经历误报，少数误报多源于玩电子游戏或重复性动作，且未造成任何不良影响。研究人员指出，使用普通智能手表运行此类应用，相比专用监测设备更少带有病耻感，有助于鼓励长期佩戴。虽然该研究在受控病房环境中进行，可能无法完全反映所有真实场景，但低误报率和高敏感度显著提升了警报的可靠性，有助于降低突发死亡风险并保障患者安全。