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配资公司排名撰文：鸢鸢房颤是最常见的心律失常之一

*仅供医学专业人士阅读参考

中国团队突破筛查难题。

撰文：鸢鸢

房颤是最常见的心律失常之一，会显著增加脑卒中和心力衰竭风险。传统房颤筛查依赖心电图和昂贵设备，在社区筛查推广相对困难。

近日，由东南大学公共卫生学院、马鞍山市疾病预防控制中心、南京医科大学第一附属医院等多家机构联合开展的一项创新性研究成果在国际顶级期刊

Circulation上发表（图 1 ）。该研究展示了一种可简便识别房颤的新方法将智能手机平放在胸前30

图1 研究截图[1]

心跳在报警，临床筛查有哪些方法？

房颤患者的心房失去有效收缩，血液淤滞易形成，一旦血栓脱落，就会引发栓塞，房颤更是与心力衰竭等严重并发症紧密相连。

令人忧心的是，约30%-40%的房颤患者无明显症状，往往在突发脑梗等症状后才被发现[2]。

当前临床筛查主要依靠三种手段：医院心电图检查、光电体积描记法设备、智能手表等可穿戴设备，这些手段因操作复杂、覆盖率低和成本高昂等原因的限制难以普及。

面对重重筛查困局，研究团队基于房颤患者心音节律不规则、响度变化明显的特征，创新性地开发了智能心音采集技术（FonoCheck系统）。

真实社区验证：一部手机如何带动筛查革命？

2023年8月至2024年5月期间，研究团队在安徽马鞍山市展开大规模社区验证。研究覆盖雨山区与花山区5312名居民（平均年龄53岁，60%为女性）。参与者在安静环境中静坐并掀起上衣，研究人员将小米手机置于心尖区，启动FonoCheck应用录制30秒心音。

分析流程包括（图2）：

心音信号经20-150Hz滤波降噪；

由两名心脏病专家独立评估节律与振幅变异；

所有疑似房颤者接受12导联心电图确诊；

同时随机抽取20%高龄参与者作为阴性对照。

图2

在排除了5%的无效记录后，检出39例疑似房颤病例（占0.77%），检出率随年龄显著上升（P<0.001），男性检出率高于女性（P=0.04）。

39例疑似病例中有36例同意接受随访检查，最终确诊房颤患者34例，确诊房颤患病率达到0.67%，阳性预测值高达94%，远超一般筛查工具的准确性要求。在确诊的34例房颤患者中，发现9例全新房颤病例。

健康不设限，解锁居家筛查场景

这是第一项使用智能手机测量的心音进行房颤筛查的人群研究。利用一部智能手机，无需专用设备，把原本复杂的筛查拆解成30秒的日常动作。无需专业医学背景，社区工作人员经简单培训即可操作，大幅降低了人力成本。而且心音分析延续医生熟悉的诊断逻辑，更易获得临床认可。

虽然该应用程序可以利用智能手机的广泛可用性进行大规模筛查，但研究仍有一些局限性。出于实际原因，只有疑似房颤的参与者和20%的老年参与者才接受房颤诊断的随访，这可能低估了由于未检测到的阵发性房颤而导致的真实患病率。因此，还需要进一步研究验证此结果。

目前，使用智能设备远程判断疾病的技术仍处于早期阶段，还不能用于诊断疾病。但随着技术和算法的不断改进，其有望改变医疗保健，使远程预防、诊断和治疗疾病成为可能，缩小医疗资源的差距，帮助所有使用者远离疾病威胁。

参考文献：

[1]Ren H, Qin Q, Dong Q, et al. TREND Cohort Study Investigators. Smartphone-Measured Heart Sounds for Atrial Fibrillation Screening in Community Populations. Circulation. 2025 Jul 29;152(4):283-285. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.125.073828. Epub 2025 Jul 28.

[2]Kirchhof P, Benussi S, Kotecha D, et al. 2016 ESC guidelines for the management of atrial fibrillation developed in ollaboration with eacts[J]. Eur Heart J ,2016,37(38):2893-2962.

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责任编辑：银子

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