探秘新科技：手机胸口一放，秒懂心脏健康！

科技革新，揭秘你的心脏密码！

智慧科技

　　 心力衰竭（心衰）是多种心脏疾病的终末期表现，患者确诊后往往需要多次入院治疗。据统计，心衰患者的5年死亡率高达51.8%。

　　 及早识别心力衰竭能够减少死亡风险，然而其症状如呼吸困难、乏力和腿部浮肿等也常见于其他疾病。目前的诊断主要依靠血液检测、超声心动图等医疗检查以及医生的专业判断，因此往往难以迅速确诊。

　　 《美国心脏病学会杂志》（JACC）发布的一项研究表明，利用智能手机在胸前来回移动两分钟，可以作为一种简单便捷的方法来初步筛查心脏衰竭的情况。 这项研究无疑为患者提供了一个自我检测的新途径，尤其是在医疗资源分布不均或获取不便的情况下，这种方法可以作为早期预警信号，帮助人们及时发现潜在的心脏问题。当然，它并不能替代专业医生的诊断，但作为一种辅助工具，它确实为个人健康管理提供了更多的可能性。

　　 每人手边都有的运动传感器

　　 智能手机

　　 每次心跳过程中，心脏都会扩张收缩，并伴有旋转和扭转，这些动作会通过胸部传递到皮肤表面。当发生心力衰竭，即心脏泵血功能下降时，心脏对胸壁的冲击力会减弱，此时医生通过触诊可能会发现心尖搏动变弱。

　　 实际上，仅凭手感的判断往往需要丰富的经验，并且这种判断方式相对粗糙。其实，我们每个人的手中都握着能够进行精密运动感知的工具——智能手机。通过这些设备上的各种应用程序，我们可以更加准确地测量和记录运动细节，从而提供更科学的数据支持。 这样的技术进步无疑为许多领域带来了革命性的变化，特别是在体育训练、健康监测和个人兴趣探索等方面。借助智能手机，运动员可以更好地了解自己的运动状态，普通用户也能更科学地管理自己的日常活动量。然而，尽管科技提供了便利，我们也不应忽视传统经验和直觉的价值。在某些情况下，结合现代技术和传统智慧可能会带来更好的结果。

　　 如今的智能手机普遍配备了微机电系统传感器（MEMS），其中包括能够检测线性加速度的加速计以及测量角速度的陀螺仪，这些组件能够识别多个方向的直线运动和旋转运动。

　　 因此，把手机放在胸口，传感器就能将心脏传至胸壁的细微运动信号收集起来，这些数据经过分析，可以提供很多有意义的信息。曾有研究利用加速计和陀螺仪测得的数据，识别心房颤动、主动脉瓣狭窄和冠状动脉疾病。

　　 心脏的运动，此外，MEMS技术（加速计用于测量线性加速度，陀螺仪用于测量角速度）|参考文献[2]

　　 手机放胸前 2 分钟

　　 心衰识别准确率 89%

　　 本研究利用手机传感器来识别心衰问题，在芬兰和美国的三家医院收集并分析了1003人的数据，其中包含217名确诊为心衰并伴有症状的患者，以及786名健康对照者。

　　 检测时，参与者平躺于床上，可选择裸露上身或穿着轻薄衣物，然后将手机放置在胸骨处静置2分钟，在此期间保持正常的呼吸节奏。

　　 研究者在手机中安装了特定软件，该软件能够记录手机检测到的胸壁运动，并且这些运动与心脏听诊中的三个心音时期一致。所收集的信息包括信号的振幅、面积和时间间隔。随后，这些数据通过网络上传至研究中心进行分析。研究人员选取最相似的10次心跳信号，去除杂波后，集中分析收缩期和舒张期运动的变化。这项研究首先利用半数患者及其相应数量的对照组数据来制定心力衰竭的识别标准，之后再在剩余的参与者中验证这些标准的准确性。 这种利用手机应用程序进行医学研究的方法，展现了现代科技在医疗领域应用的巨大潜力。它不仅简化了数据收集的过程，而且使得大规模监测成为可能。通过这种方式，可以更加便捷地识别出心力衰竭的早期迹象，为患者提供及时的干预和治疗。然而，这种方法的有效性仍需要进一步的验证和优化，尤其是在数据隐私保护方面，必须确保参与者的个人信息得到妥善处理。

　　 手机测得的胸壁运动数据，与三个心音时期基本一致 | 参考文献[2]

　　 结果显示，心衰识别的准确率为 89%，灵敏度为 85%，特异度为 90%。在不同人群中，识别的准确性差别不大，包括不同年龄、性别、体重指数、心衰分级，以及合并和不合并心房颤动的人群。

　　 利用心脏运动数据识别心衰的受试者工作特征曲线 | 参考文献[2]

　　 居家维护身体健康

　　 或将成为可能

　　 这项研究显示，用内置于智能手机的运动传感器进行心脏功能的简单评估是可行的，并且有可能实现心衰患者的远程监测。

　　 虽然手机中的 MEMS 技术并非专为描记心脏运动设计，仍可在 99% 以上的参与者中获取可靠的信号，并得到 89% 的准确率。也就是，我们现在使用的智能手机自带精确传感器，识别不需要额外购买任何硬件，仅需获得软件来收集信息和得到判断。另外，本研究采用的方法简单快捷，可识别的人群广。

　　 本研究也存在一些局限性。芬兰医院入选的对照组并未进行心脏超声检查，因此无法完全排除那些没有明显症状或体征的心衰患者。此外，心衰组和对照组在人口统计学特征上存在差异：心衰患者的平均年龄较大（64岁 vs. 61岁），男性比例较高（64.9% vs. 41.4%），且合并症更多。这些差异可能导致识别标准出现偏差。因此，仍需进一步研究来验证这一结果。

　　 最近的研究表明，通过人工智能技术分析智能手表所记录的心电图，可以有效帮助诊断心力衰竭，并且有可能预测未来十年内发生心力衰竭或心律失常的风险。这一进展不仅为患者提供了更加便捷的健康监测手段，还可能极大地提高早期诊断的准确性。 这种基于可穿戴设备和先进算法的新型健康监测方式，标志着医疗科技领域的一大进步。它使得人们可以在日常生活中轻松地监控自身健康状况，而无需频繁前往医院进行专业检查。这不仅提升了个人健康管理的能力，也为医生提供了更多的数据支持，有助于更早地发现潜在的心脏问题。当然，随之而来的是对于数据安全和隐私保护的新挑战，如何在推动技术创新的同时保障用户的信息安全，将是未来需要重点关注的问题之一。

　　 目前，随着传感技术和算法的不断进步，利用智能设备远程判断疾病的技术正逐渐从实验室走向实际应用。尽管目前这项技术尚处于初期阶段，还不足以作为确诊疾病的依据，但它无疑为未来的医疗保健带来了无限可能。它有望通过远程预防、诊断和治疗疾病，有效缓解医疗资源分布不均的问题，让每个人都能更便捷地获得健康保障，从而远离疾病的威胁。 这一进展不仅体现了科技对医疗领域的深刻影响，也预示着未来医疗服务模式的巨大变革。然而，随之而来的数据安全和隐私保护问题也不容忽视。如何在推动技术创新的同时确保用户信息的安全，将是未来发展道路上的一大挑战。此外，技术的普及与应用还需考虑不同地区和人群的接受程度，确保技术进步能够惠及每一个人。