一项初步研究显示，人工智能（AI）算法结合智能手表上的单导联心电图（ECG）传感器，能够准确识别成年人的结构性心脏病，包括心肌泵血功能减弱、心脏瓣膜损伤或心肌增厚等问题。该研究将于2025年美国心脏协会科学会议（American Heart Association's Scientific Sessions 2025）上公布，是首个前瞻性研究，证明AI可通过智能手表的单导联ECG检测多种结构性心脏病。 目前，智能手表主要用于筛查心律失常（如房颤），而结构性心脏病通常依赖昂贵且不易普及的超声心动图检查才能发现。研究负责人、耶鲁纽黑文医院内科住院医师兼耶鲁医学院心血管数据科学实验室（CarDS Lab）研究员阿瑞亚·阿米诺罗亚博士指出，这项技术有望让普通人日常佩戴的手表成为早期筛查结构性心脏病的工具，从而在病情恶化前及时干预。 研究人员基于26.6万份来自超过11万名成年人的12导联心电图数据，训练出AI算法，使其能从智能手表单导联ECG信号中识别结构性心脏病。他们模拟了真实场景中的信号干扰（如噪声），并在算法训练中加入此类干扰，提升模型在真实环境下的稳定性与准确性。该算法随后在社区医院患者数据及巴西纵向成人健康研究（ELSA-Brasil）的群体数据中完成外部验证。 在前瞻性研究中，600名参与者佩戴相同型号智能手表进行30秒单导联ECG检测，同时接受心脏超声检查。结果显示，尽管单导联ECG本身信息有限，但结合AI后，其筛查能力显著增强。研究参与者平均年龄62岁，约一半为女性，5%被确诊患有结构性心脏病。 研究团队指出，尽管样本中患病人数较少且存在一定假阳性率，但该技术具备大规模推广潜力。未来计划在更广泛人群中评估该AI工具，并探索其在社区心血管疾病筛查中的应用前景，助力预防性医疗的发展。