嵌入单导联心电图智能穿戴设备用于心律失常检测的诊断验证

目的：验证用于识别心房颤动、房性期前收缩、室性期前收缩和窦性心律的单导联心电图算法。方法：共纳入 656 名年龄在 19 至 94 岁之间的受试者。受试者同时使用智能手表（Huawei Watch GT2 Pro, Huawei Technologies Co., Ltd, Shenzhen, China）和 12 导联心电图进行为期 3 分钟的同步检测。使用该算法分析了来自 628 名年龄在 19 至 94 岁之间（中位年龄 64 岁）的受试者（282 名男性和 346 名女性）的总计 1926 份心电图信号。结果：患有心房颤动、房性期前收缩、室性期前收缩和窦性心律的受试者人数分别为 129、141、107 和 251 例，合计采集了 1926 份心电图信号。在三分类系统中，窦性心律的召回率、精确率和 F1 分数分别为 97.6%、96.5%、97.0%；心房颤动分别为 96.7%、96.9%、96.8%；异位搏动分别为 92.8%、94.2%、93.5%。三分类系统的宏 F1 分数（macro-F1 score）为 95.8%。在四分类系统中，窦性心律的召回率、精确率和 F1 分数分别为 97.6%、96.5%、97.0%；心房颤动分别为 96.7%、96.9%、96.8%；房性期前收缩分别为 90.5%、89.4%、89.9%；室性期前收缩分别为 86.1%、89.6%、87.8%。四分类系统的宏 F1 分数为 92.9%。结论：嵌入智能穿戴设备的单导联心电图算法在检测心房颤动、房性/室性期前收缩和窦性心律方面表现出良好性能，从而有助于心房颤动的筛查和管理。