可穿戴设备导出的心电图年龄及其与房颤的关联

为什么你的心脏可能比你实际年龄更“老”

现在许多人在胸部或腕上佩戴心脏监测器，但这些设备通常只会对明显的心律异常发出警报。本研究探讨了一个更出人意料的想法：可穿戴设备能否估算出你心脏电活动看起来“多大年纪”，并且这种隐性的年龄差距可能预示着更高的发生房颤——一种导致中风的主要心律失常——的风险。

将医院记录变成智能的心脏年龄计

研究人员构建了一个名为 PROPHECG-Age Single 的人工智能系统，用来读取许多可穿戴贴片所捕获的简单单导联心跳信号。研究并非从可穿戴设备通常产生的小而嘈杂的数据集入手，而是首先利用了一个超过一百万份标准12导联心电图（ECG）的庞大医院档案。研究人员使用一种称为生成对抗网络的先进技术，将这些丰富的医院级ECG转换成逼真的单导联信号，仿佛它们是由可穿戴设备记录的。然后，用这些合成信号训练一个深度学习模型，使其能够仅凭10秒钟的心电活动就预测一个人的年龄。

在佩戴贴片的真实人群中测试该工具

为了评估该系统在实验室外的表现，团队在两组佩戴不同ECG贴片并在日常生活中记录的人志愿者中进行了测试。一组称为 S-Patch，包含大量已经患有房颤的人；另一组 Memo Patch 则主要包括没有已知心律问题的人。在两组中，AI估算的“ECG年龄”大致与受试者的实际年龄相符，平均通常在大约10到12年以内——比典型的“生日猜测”精度要低，但在不同设备和记录条件下保持一致。重要的是，即便信号包含常见的可穿戴设备问题，如运动伪影和轻微电噪声，模型仍能保持稳定。

当你的心脏年龄超过日历年龄时

本研究的关键指标是“ECG年龄差”：AI预测的心脏年龄减去你的实际年龄。正值差距意味着你的心脏电系统看起来比你的实际年龄更“老”。在超过2000人的样本中，患有房颤的人倾向于比无房颤者表现出更大、更正向的年龄差距。在控制了多种其他风险因素（如血压、糖尿病和心力衰竭）后，年龄差距每增加一年与房颤发生几率增加约3%相关。患有更持续性房颤的人其年龄差距也逐步更大，这暗示更“老化”的电活动模式与更严重的疾病相关联。

将隐性心脏老化与房颤负荷联系起来

研究人员随后考察了“房颤负荷”——在监测期间一个人心脏处于房颤状态的时间比例。在那些至少记录到一次房颤发作的人中，更大的ECG年龄差与在不规则心律中度过的时间更多相关。平均而言，年龄差距每增加一年，房颤负荷约增加0.8个百分点。尽管该效应幅度适中且外部验证组样本较小，但这一模式是一致的。团队还显示，个人的ECG年龄差在连续数日的监测中保持出人意料的稳定，提示其更像是心脏的一个个体特征，而非随机噪声。

这对日常心脏监测意味着什么

对于非专业人士和未来的患者来说，这项工作的前景是一个简单且易于理解的数字：你的心脏电系统看起来比实际年龄如何。即使精度不完美，来自贴片或可穿戴设备的这种“心脏年龄差”也可能标识出那些心脏似乎更快“老化”的人，使他们值得在症状出现之前就接受更密切的房颤监测。该研究并未证明因果关系，且主要在单一族裔人群中进行，但它表明连续的单导联可穿戴设备能做的不仅仅是捕捉显著事件——它们还能悄然追踪心脏健康的微妙、长期变化，未来或能指导更早且更个性化的预防措施。

引用: Park, S.H., Jin, J.H., Kim, J. et al. Wearable device derived electrocardiographic age and its association with atrial fibrillation. npj Digit. Med. 9, 157 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02344-8

关键词: 房颤, 可穿戴心电图, 心脏年龄, 数字生物标志物, 人工智能