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據《中國心血管疾病報告 2017》統計，我國患有心血管病人數約 2.9 億，造成的死亡率占居民疾病死亡的 40% 以上，遠高于腫瘤和其他疾病，居于首位。中國心血管疾病患病率及死亡率仍處于上升階段，且心血管疾病已經成為重大的公共衛生問題。

而近日，華米科技（NYSE:HMI）攜手北京大學第一醫院，推出了《2020 可穿戴設備心臟健康藍皮書》（下稱「藍皮書」）。

北京大學第一醫院已有百年歷史，在心血管疾病研究方面實力雄厚。雙方基于華米科技健康大數據共同展開研究，從專業視角展現了大眾心臟健康現狀、心血管疾病風險和未來發展趨勢。

智能可穿戴設備可以幫助人們長期持續監測心率、心電、睡眠、運動等多維度的健康數據，對健康風險評估有著重要的參考價值。數據顯示，目前大眾對于智能可穿戴設備的接受程度已經較高，活躍用戶平均佩戴時長達 15 小時以上，年紀越大平均佩戴時間越長，其中 60 歲以上人群平均佩戴時長超過 17 小時，并且心電數據的測量頻率也隨著年齡的增長更為頻繁，部分人群使用智能可穿戴設備監測心臟健康已經成為日常生活的一部分。

藍皮書根據 2008 年 WHO 心血管疾病預防-心血管風險評估和管理袖珍指南的標準，對記錄了相關信息的用戶人群進行了心血管病風險評估。分析結果顯示，在這些人群中，廣東、海南、貴州三省的心血管疾病高風險人群占比最大。

研究還發現，心血管高風險的比例，隨著年齡的增加而逐步升高，且男性的心血管風險高于女性，在超過 60 歲的男性中，心血管高風險占比高達 6.86%。

心率變異性（HRV）是指逐次心跳周期差異的變化情況，通俗的說就是心跳快慢變化情況，常用于預測心臟性猝死和心律失常，可以判斷心血管疾病的病情及預防。心率變異性通常以 SDNN 值（即心搏之間時間間隔的標準差）為指標，SDNN 值降低提示更高的心血管風險。

通過智能可穿戴設備的心率傳感器采集到的數據可以計算出 SDNN 值，數據分析發現，隨著受試者 BMI（身體質量指數）的增加，心率變異性 SDNN 值會逐漸降低，而肥胖人群的心率變異性最低，可見肥胖和超重是危害心臟健康的重要因素。

睡眠質量對心血管健康也十分重要。大數據分析發現，睡眠得分越高、睡眠質量越好的人群夜間平均心率更低。既往的研究也表明，與同齡人相比，夜間睡眠心率越低心血管發病風險和全因死亡風險越低，保持良好的睡眠習慣有益于心臟健康。

房顫是最常見的心律失常之一，其最大危害是導致腦卒中和心力衰竭，且具有高致殘性和高復發性，但房顫早期通常是陣發性或者無癥狀，難以捕捉，而可穿戴設備對心率可以進行持續性檢測，發現異常還可進行提醒，可以幫助人們及早發現房顫，預防腦卒中或心力衰竭的發生。

藍皮書顯示，在各個年齡段中：

• 疑似房顫人群的久坐時長均高于正常的人群；
  
• 疑似房顫篩出率在各個年齡段男性均高于女性；
  
• 疑似房顫篩出率會隨年齡的增加而升高，這也符合房顫患病率隨年齡增加的趨勢；
  

然而，即使在 45 歲以下的青年人群中，房顫篩出率依然達到 3.89%，提示青年人群也不能忽視房顫風險。

據了解，心臟健康一直是華米科技關注的重點領域，截至 2020 年 3 月，華米科技 RealBeats? 算法分析了 1450 萬條心電數據，其中發現了 4000 余位疑似房顫用戶。在 2019 年，華米科技推出了自研的 RealBeats? 健康數據引擎，通過分析 PPG 光學?率數據和 ECG ?電數據，可實現對?律不?的?動甄別。此前，華米科技已同北京?學第?醫院共同完成了智能?環監測房顫的臨床醫學研究，搭載 RealBeats? 的智能?環 PPG 和 ECG 功能判斷房顫的準確度分別達到了 93.27% 和 94.76%，該研究成果已獲美國知名心臟病學期刊《心律學》（Heart Rhythm）發表。

今年 6 月，華米科技推出了第二代心臟數據 AI 生物引擎 RealBeats? 2，能有效地消除運動時對心率信號的噪聲干擾，夜晚和白天有效房顫監測時間分別達到了上一代的 1.87 倍和 6.64 倍。此外，通過建立心臟健康大數據模型，還成功實現了折返性心動過速和室上性頻發早搏的AI自動甄別。

在新冠疫情期間，華米科技通過健康大數據并結合季節、假日、天氣等因素，建立起了一套流行病發病趨勢預測模型，并很好地預測了西班牙、意大利等國家的疫情發展曲線，該成果在 SCI 學術期刊 Discrete Dynamics in Nature and Society 正式發表，也證明了在流行病預警和公共衛生管理方面，智能可穿戴設備的健康監測能力可發揮重要作用。

編輯：陳達達 / 深圳灣