最近 WWDC22 公布了watchOS 9，其中新增了一項「房顫歷史」功能（AFib History）。此前，Apple Watch 已經具有心電圖檢測功能，并且可以發現疑似房顫（AFib）的心律不齊現象（先后有 1.0 和 2.0 兩個版本，區別主要在于算法和可檢測的心率范圍）。
新的房顫歷史功能則是針對已被診斷患有房顫的群體，幫助患者了解出現房顫的頻率，并評估生活方式因素對該頻率的影響。這項功能雖然并未在國內官網上介紹，但考慮到去年 Apple 終于通過我國食品藥品監督管理局的醫療器械備案，得以在國行產品中提供心電圖功能，或許房顫歷史在不久的將來也能在國內上線。
(資料圖)
今天我們就來簡單聊聊房顫是什么，Apple Watch 使用了什么樣的技術來評估正常心率和房顫，這樣的評估靠不靠譜，以及最權威的相關臨床研究證據。
全文 7700 字，太長不看或沒有時間的小伙伴可以簡單瀏覽文中的圖片然后直接看最后的「Take-home Messages」。
心臟有左右之分，還有心房和心室的區別。心房里有個竇房結是所有心跳電信號的起點，從竇房結傳導到房室結，再經傳至心室，引起心房-心室序貫收縮舒張，完成一次有效的泵血，也就是我們可以從胸口摸到的一次心跳。
動圖截取自 YouTube 視頻：An overview of Atrial Fibrillationby Sanofi
房顫，即心房顫動（Atrial Fibrillation, AF/AFib），就是當心房內出現異常電激動，導致心跳電信號的起點不再是單一的竇房結的時候，異常的心房主導的折返環引起許多小的折返回路，導致房律紊亂，引起心房無效收縮——顧名思義就是心房在亂顫。
動圖截取自 YouTube 視頻：An overview of Atrial Fibrillationby Sanofi
我們正常心跳的頻率是 60-100 次/分，一次心房收縮對應一次心室收縮。但心房顫動就厲害了，房顫的頻率是一分鐘 350-600 次，由于不是每一次顫動都能下傳到心室引起對應的收縮，房室傳導正常時房顫心律的心室率是絕對不齊的。
動圖截取自 YouTube 視頻：An overview of Atrial Fibrillationby Sanofi
因此呢，房顫的心電圖特點是：代表正常心房活動的 P 波消失，被高頻不規則的鋸齒樣波（f 波）取代，并且代表心室活動的 QRS 波兩次 R 波間距絕對不齊。這樣的心電圖特點在任何一個導聯上都可以看到，并且可以被脈搏觸診感知到——這也意味著房顫可能是判斷門檻最低的心律失常。
在查體時，醫生可以通過聽診心跳同時觸診手腕處橈動脈搏動的頻率來判斷，心率＞脈率的特點被稱作「脈搏短絀」，我們可以由此推斷房顫的存在。診斷則要依靠 12 導聯心電圖或者單導聯心電圖記錄到房顫，并且持續 30s 以上。
上：正常心電圖，紅框為 P 波。下：房顫心電圖，P 波消失，被不規則的 f 波取代。圖片來源：中華醫學網。
房顫可以說是最常見的心律失常之一，并且隨著年齡增長其患病率也持續增加。著名的 Framingham Heart Study 調查就發現，55 歲以上的人群（主要為白人）中每 3 人就有 1 人有房顫。2015 年發表的基于我國云南醫保數據庫的研究文章提示，20 歲以上人群中 AF 的患病率為 0.2/100 人，并且在隨訪的 11 年期間，患病率升高了 20 倍。2008 年的房顫全國流行病學調查發現 30-85 歲人群的年齡校正后患病率為 0.65%，80 歲以上人群中比率達 8.5%。這個數據很可能是被低估的。
2021 年最新的房顫全國流行病學調查發現，我國 18 歲以上人群房顫年齡校正后的患病率為 1.6%。
房顫如此常見，那它有什么危害呢？
前面的動圖我們也可以看到房顫時心房高頻地無效收縮著，這帶來 3 個問題。
第一，心房肌肉疲勞，時間長了心房會擴大。
第二，這種無效的收縮會引起心房尤其是左心耳內血液瘀滯，形成血栓，這個可不是長在那兒就完了的，隨著這種亂顫，栓子極有可能會掉落，隨著循環走，到了它過不去的地方就會導致栓塞，引起對應區域缺血壞死，堵在腦血管里，就引起腦栓塞，堵在體循環里引起體循環栓塞，例如到腸系膜動脈里就引起腸系膜動脈栓塞，都是要命的后果。
動圖截取自 YouTube 視頻：Atrial Fibrillation (AFib) Explainedby CHI St. Vincent
第三，當房顫頻率下傳多的時候，引起快心室率，會加重心臟整體的負擔，慢慢把心臟給累死了，導致心力衰竭。心衰和房顫常常同時存在并相互影響形成惡性循環。
房顫導致全因死亡率增加，男性增加 1.5 倍，女性增加 2 倍。房顫也引起心衰的發病率升高 2 倍。如果沒有有效抗凝，房顫者出現缺血性卒中（即腦栓塞/腦梗死）的風險是非房顫者的 4-5 倍，出現體循環栓塞的患者在發生的 30 天內致殘率達 20%，致死率達 25%。
不僅如此，房顫患者發生心肌梗死的風險也增加 2 倍，還會增加認知功能下降、癡呆、阿爾茲海默病、 血管性癡呆和腎功能不全的風險。
房顫既是心臟疾病，也可以是全身疾病的心臟表現，引起房顫的病因很多，以冠心病、心肌病、風濕性瓣膜病等疾病為主。其他常見病因包括高血壓、肺源性心臟病、先天性心臟病、甲狀腺功能亢進、預激綜合征等。
《心房顫動：目前的認識和治療建議（2021）》指出應針對房顫高危人群開展篩查，包括高齡、心衰、肥胖、高血壓、糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暫停、結構性心臟病、隱源性卒中/短暫性腦缺血發作、遺傳性心律失常患者和特殊職業人群（職業運動員）等。腎功能不全也是房顫的危險因素，15%-20% 的慢性腎功能不全患者同時合并有房顫。
圖片來源：心房顫動：目前的認識和治療建議（2021）。中華心律失常學雜志 2022 年 2 月第 26 卷第 1 期。圖 1 ：心房顫動發生機制示意圖。
目前對房顫的篩查策略通常是對超過一定年齡（通常 > 65 歲）或具有其他提示腦卒中風險增加特征的個體進行機會性或系統性篩查，采用間斷單點或重復 30s 心電圖記錄持續 2 周。篩查房顫最簡單的方法是脈搏觸診，但不能直接據此下診斷；能夠直接診斷的篩查工具包括心電圖、動態心電圖、可植入電子設備、心臟電生理檢查等。智能手機、手表等設備也被用作識別無癥狀性房顫的手段，得到了廣泛的關注。這類設備多以光電容積描記法、示波測量法、單導聯心電圖等方式獲得脈搏或心電活動的信號，并通過算法識別異常的心律。
Apple Watch 的 ECG app 就在 2018 年得到了美國食品藥品管理局（FDA）的批準（over-the-counter use）用于 22 歲以上人群，可以生成、分析和展示心電圖的數據，但并不能僅依據該設備的數據進行診斷。Apple 移動心電圖/脈率房顫提示軟件則是在一年前獲得了我國食品藥品監督管理局的批準，作為 2 類醫療器械獲批上市。
圖片來源：國家藥監局數據查詢系統
由于我并沒有電子工程學的背景，這部分可能就簡單介紹一下，如果有不夠專業的地方歡迎專業的小伙伴糾錯。
光電容積脈搏波描記法（Photoplethysmography, PPG）是一種利用激光對待測流體或固體的體積進行檢測并記錄，最后對體積的變化曲線進行分析并做出評價的一種方法，發射光進入人體被組織（如肌肉、 骨骼、靜脈、動脈等）吸收，吸收量一般是恒定不變的，構成脈搏波的直流分量，而心臟收縮引起的血液容積變化會改變光的吸收量并在直流分量基礎上產生波動，構成脈搏波的交流分量。最常見的應用就是臨床上的脈搏血氧飽和度檢測儀。
這種方法需要用到 LED、光電二極管和信號處理/補償電路。
LED 作為光源，發射特定波長的光，選擇波長需要考慮到光在水中的透射窗口、血紅蛋白和氧合血紅蛋白的等吸收波長以及透射深度，常用的可穿戴設備常選取綠光及紅光和紅外光來檢測心率（綠光不能用于檢測血氧）。
光電二極管，測量反射 / 透射出的光（手表檢測一般是反射，末梢血氧的夾子夾住手指的是透射）。
濾波電路和信號處理系統，一般用于補償/ 過濾掉環境中的光信號（尤其當佩戴得比較寬松的時候），并通過加速度儀采集運動狀態等方法消除運動帶來的噪聲。
檢測房顫主要是由于在房顫狀態下的脈搏波與正常狀態有明顯不同，包括脈沖寬度、峰峰間隔和收縮期面積等方面均有較大差別。
圖片來源：基于光電容積脈搏波的心房顫動識別方法。中國醫學物理學雜志，2020年 11月，第 37 卷第 11 期。圖 2：不同狀態下的脈搏波波形。
Apple Watch Series 1-3，以及適配 Android 或 Harmony 系統的智能手表的非 ECG 版本（如 OPPO Watch 2，HUAWEI WATCH GT3 等）多采用 PPG 技術，大家在選購的時候也可以注意一下（一般較 ECG 版本價格更低）。
前面我們提到了心臟活動依賴于電信號的激動和傳導，心肌激動的電流可以從心臟經過身體的組織傳導到體表，通過在前胸、上下肢放置電極和導線記錄這些電流，就可以來評估心臟電活動的正常與否。
臨床上最常用的心電圖是 12 導聯心電圖，通過夾在左右上肢、單個下肢和貼在胸前的 6 個電極獲取的電信號，記錄下 12 個導聯的心電圖（包括 I、II、III 3 個雙極導聯，aVL、aVR、aVF 三個單極加壓肢體導聯，以及 6 個胸前導聯），結合不同的導聯就可以判斷病變的位置、異常心電活動的來源。
圖片來源：左-Wikipedia-Einthoven triangle；右-Nurseyourownway
Apple Watch Series 4 以后的設備，在數字表冠中加入了鈦電極（負極），并在手表背面的藍寶石水晶表鏡上鍍了一層超薄的鉻硅碳氮化物層（正極）。手表背面貼緊的手腕處和另一手的指尖形成了一個閉合電路，使得 ECG app 能夠獲取并記錄電脈沖。因此如果設備硬件上沒有電極，那就沒有辦法使用 ECG app。
要生成心電圖，用戶要佩戴好手表，打開安裝在 Apple Watch 上的心電圖應用程序，然后將另一只手的一根手指放在數字表冠上 30 秒，如常規左手佩戴手表右手觸摸數字表冠，測量后可生成一個類似于 12 導聯心電圖中的 I 導聯的心電圖（如圖上右手→左手即 I 導聯），完成后還可以選擇「導出 PDF 給醫生」導出心電圖作為就診的部分依據。
本次 watchOS 9 的更新提供了瀏覽房顫歷史記錄的功能，這對于房顫診斷、分類及房顫負荷大小的評估有一定意義。
談靠譜不靠譜的之前我們先簡單解釋兩個概念，敏感性和特異性。
敏感性（sensitivity），可以理解成真陽性率，是實際患病且檢測結果陽性的概率，反映發現患者的能力，這個值越大越好。敏感性低時，假陰性率（顯示陰性但患病）會升高。
特異性（specificity），即真陰性率，是實際未患病且檢測結果是陰性的概率，反映鑒別未患病者的能力，這個值也是越大越好。特異性低時，假陽性率（顯示陽性但未患病）會升高。
對于比較嚴重的疾病，篩查工具一般需要有足夠高的敏感性（真陽性率），所謂寧殺一萬；特異性可以稍微低一些——當然如果兩者都足夠高就更完美了。
Apple 公司的 Apple Heart Study 自 2017 年在 Clinical Trial 上注冊開展，在 2019 年將研究結果發表在臨床醫學的頂刊 New England Journal of Medicine 上。
Apple Heart Study 算法模式圖，當 6 個脈搏波中的 5 個出現不規則時系統會通知「Irregular Pulse」。來源：M. V. Perez, et al., Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. N Engl J Med 381, 1909–1917 (2019). Figure S1.
研究在 8 個月內招募了 419,297 名參與者，其中 2161 人（0.52%）收到了「異常脈搏」的提示，這些人會收到電話隨訪和郵寄的 ECG 電極片。對于 Apple Watch 的最廣大的用戶——年輕人來說，收到異常提示的概率還是比較低的，40 歲以下參與者收到通知的僅 0.16%。
研究最終有效分析了 450 名參與者的心電圖數據，其中 34% 的人可被診斷為房顫，而在收到電極片的 65 歲以上人群中房顫的確診率達 35%，而 40 歲以下人群中房顫確診率為 18%。在 ECG 確診房顫的 153 名參與者中，有 18 名患者出現心室率超過 200 次且持續超過了 30 秒，還有一人出現了長達 6 秒的心臟停搏（這種情況絕對需要住院了）。有 84 人在收到手表異常心率提示后同時使用 ECG 電極檢測，其中 72 人的 ECG 顯示確為房顫，這提示基于 PPG 的 Apple Watch 對房顫的陽性預測值為 0.84。
研究者們還對所有參與者進行了后續問卷調查。收到異常通知者中的 929 人完成了問卷，這其中 44% 的人稱自己確實新近確診了房顫；沒有收到異常通知者中的 293,015 人完成了問卷，僅 1% 的人稱新近確診房顫。
這項研究不是為了驗證 Apple Watch 的算法作為篩查工具的敏感性與特異性，而是為了最小化假陽性率，這也意味著一些短暫發作的房顫有可能會被工具漏掉——即沒有異常通知不代表一切正常。
ECG app 1.0 和 2.0 都做了臨床驗證的研究，對比同一參與者使用 ECG app 生成的單個導聯 ECG 和臨床上使用的心電圖儀生成的標準 12 導聯心電圖。
1.0 的驗證研究首先隨機挑選 70 名有房顫的和 70 名沒有房顫的參與者的心電圖，由技術人員測量兩者形態上的一致性，給予「Pass」或「Fail」的分類評價。并且，3 名獨立的心內科專家對所有入選者的 12 導聯心電圖進行讀圖分類，對比 ECG app 的分類能否準確分辨房顫和竇性心律。研究招募了602 名受試者，其中 588 人符合入選標準。對第一項波形形態評估，技術人員評判 99.2% 的 ECG app 心電圖與 12 導聯心電圖基本一致。ECG 1.0 應用分類算法在區分 AFib 方面達到了 98.3% 的敏感性和 99.6% 的特異性，如果把無法分類的數據也納入分析的話，對房顫診斷的陽性率為 85.2% （236 人/277 人）。
ECG 2.0 拓展了可進行分類的心率范圍至 50-150 bpm，并且將分類細化，合并了是否伴快心率。2.0 的驗證研究同樣對比了形態上的一致性和分類的敏感性和一致性，結果發現 534 名完成了研究的受試者中，512 人的心電圖可以被分類，識別房顫的敏感性為 98.5%，特異性為 99.3%。
只看手表通知不夠可靠
此外，2020 年心內科的頂級雜志 Circulation 上刊登了一篇文章評估了使用 Apple Watch Series 4 在臨床患者中的準確性。克利夫蘭中心 50 名接受過心臟手術的患者兩天內每天使用 Apple watch 檢測 3 次心臟節律，這些患者同時有遙測心電監護提供心電圖數據。遙測心電圖顯示，兩天內其中 25 人有至少一次房顫發作，在完成的 292 次檢測中，有 90 次房顫心律，然而其中手表通知準確分類為房顫的僅 34 次，25 人中有 19 人收到了房顫提示。竇性心律的患者無一例接收到錯誤的房顫提示，但有 31% 的病人心律被歸類為無法識別。總體看來手表通知和遙測心電監護間的一致性為 61%。不過，導出 PDF 后，84 份心電圖提示房顫，敏感性為 96%。這一結果提示，手表檢測心率后導出 PDF 并查看分析比單純依靠手表的提示功能更加靠譜。
總體來看，Apple 在控制假陽性率方面做得不錯，不太會出現明明正常卻誤報的，但通知顯示「Inconclusive」的比例有點高，還是導出后查看 PDF 獲得的信息更為準確。
心率范圍
除此之外，ECG app 還有其它局限性，對每個使用者來說，了解它的適用范圍尤其重要。
首當其沖的缺點就是即使是 2.0 版本， App 對心率的檢測和分析有 50-150 bpm 的范圍限制，而當房室傳導出現問題時，心率——即心室率很有可能會低于 50 次；心衰或甲亢的病人往往合并房顫的時候會出現快房顫——心室率有可能會高于 150 次、甚至超過 200 次。此時的 ECG app 是否能準確識別，還是會提供一個假陰性的結果給患者就不得而知了，這樣帶來的后果就是有可能會誤導患者，延誤亟需的治療。
單一導聯不能識別心梗
其次是對與房顫無關的其它疾病來說不太能派得上用場，盡管單導聯的 ECG 和 12 導聯中的 I 導有較高的相似性，但單一導聯的波形提供的信息到底有限，Apple 的官方說明上也表示心電圖并不能反映心臟病發作，這里貼一下官方的原文：
The ECG app isn"t designed to help triage urgent conditions, such as myocardial infarction (心梗) or pericarditis (心包炎). The classification algorithm for the ECG app has been evaluated only for detection of AFib or normal sinus rhythm (竇性心律) and isn"t intended to detect any other type of arrhythmia (心律失常). The ECG app in this indication shouldn"t be used to assess conditions that require ECG Lead waveforms other than Lead I.
心臟病發作即「heart attack」，指的是突然發作的冠脈供血不足引起的心肌缺血癥狀，這往往意味著心肌梗死，而由于心臟冠脈有多個分支，不同分支堵塞會在不同的心電圖導聯上產生特定的缺血表現，比如單純前壁梗死時 I 導聯可能并不會有特別明顯的異常。這時沒有預警的手表心電圖并不代表沒有問題。
目前也有研究者通過改變手表的電極放置位置進行多次測量來獲得更多的導聯，以期通過更多導聯的信息判斷有無心梗發生。
如先正常佩戴測量 1 次，再將手表背面電極緊貼中腹部皮膚，然后左右手交替觸碰數字表冠各檢測一遍，則可以生成類似于 II、III 導聯的心電圖。該研究者在 2 例下壁心梗的患者上采用了 Apple Watch Series 4 進行測量，發現手表生成的心電圖與 12 導聯心電圖顯示的下壁心梗患者的波形具有一定的一致性。
圖片來源：C. O. Avila, Novel Use of Apple Watch 4 to Obtain 3-Lead Electrocardiogram and Detect Cardiac Ischemia.Perm J23, 19–025 (2019).
但大家也不能過于樂觀，這種方式并不能獲得其余 9 個導聯的心電圖，尤其是胸前導聯，這意味著除了下壁或高側壁心梗有一定可能性被檢測出來，但「沒有看到異常」不能代表正常，還是不建議大家把手表獲得的心電圖作為判斷自己健康與否的主要依據。
此外還有研究者將 Apple Watch 放在下肢獲取 I、II、III 導聯，并將電極放置在胸前獲取 6 個胸前導聯。
圖片來源：Cobos Gil, Standard and Precordial Leads Obtained With an Apple Watch. Annals of Internal Medicine, Vol. 172 No. 6 (2020). Supplemental Video and Figure 2. 注意：I 導聯為正常佩戴方式，II 導聯為小腿和右手，III 導聯為小腿和左手，胸導聯在胸口用右手觸摸數字表冠。
這樣的做法需要用戶對心電圖各個導聯放置的位置有一定的了解，必須序貫檢測各個導聯，不能弄混，并需要導出、重命名對應的心電圖，使用的門檻較高，不推薦沒有醫學知識的小伙伴使用。這些方法只在個別病例上驗證過，沒有大樣本的臨床研究去驗證其與 12 導聯心電圖的一致性，因此不推薦大家依靠這種方法作為診斷依據。并且，考慮到電磁干擾，體內有起搏器、植入式心臟復律除顫器（ICD）或心臟再同步治療起搏器（CRT）的患者最好不要嘗試在胸前使用手表進行檢測。
但如果很不走運家人出現了類似心梗的癥狀（胸痛胸悶持續不能緩解），在等待救護車到來的十幾分鐘時間內，倒是不妨試著使用這種方法檢測一下多個導聯（參考上文的 12 導聯心電圖電極位置），這樣可以在到達急診后可以第一時間提供一個心電圖，方便急診醫師判斷病情，爭分奪秒地搶救心肌。
房顫就是心房內異常電激動引起的高頻心房無效收縮，頻率可達 350-600 次/分，電活動無規律地下傳引起心室收縮絕對不齊。房顫的患病可能隨著年齡增長會持續升高，在白人為主的社區調查提示 55 歲以上每 3 個人就有一個人有房顫。
房顫引起的無效的收縮引起血流紊亂并極易在心房內凝結，形成血栓，栓子一旦脫落隨循環流動，就可能引起栓塞，如引起較大動脈分支的堵塞的話，則易引起大面積腦栓塞、腸系膜動脈栓塞，輕可殘疾，重則死亡。因此，在 65 歲以上人群中篩查房顫很有必要。
存在以下情況的人需要考慮篩查房顫：高齡（≥75 歲）的，合并有高血壓、肥胖、冠心病、心肌病、風濕性瓣膜病、肺源性心臟病、先天性心臟病、預激綜合征、遺傳性心律失常等心血管疾病的，接受過心臟手術的，合并有肥胖、糖尿病等代謝疾病的，有隱源性卒中/短暫性腦缺血發作、阻塞性睡眠呼吸暫停、腎功能不全、甲狀腺功能亢進等病史的，或是從事特殊職業的人群（職業運動員）等。
Apple Watch Series 1-3 通過光電容積脈搏波描記法來獲得脈搏波，通過評估脈搏波的形態特征來進行心率的分類。有一項研究發表在臨床醫學頂刊 NEJM 上，算法對房顫的陽性預測值為 0.84。
Apple Watch Series 4 及以后的型號在數字表冠中加入了鈦電極（負極），并在手表背面的藍寶石水晶表鏡上鍍了一層超薄的鉻硅碳氮化物層（正極），使得手腕和另一只手的指尖形成了閉合電路，可生成一個類似于常規 12 導聯心電圖 I 導聯的心電圖波形，此次 watchOS 9 更新增加了房顫歷史記錄回顧的功能。對于識別房顫，Apple 官方文件稱臨床驗證研究中 ECG 1.0 達到了 98.3% 的敏感性和 99.6% 的特異性，ECG 2.0 的敏感性為 98.5%，特異性為 99.3%。
Apple Watch ECG app 檢測心率也有其局限性。第一，只看手表通知不夠可靠，臨床研究發現接近 1/3 的心率手表通知分類為無法識別，而導出 PDF 后再評估明顯更準確，敏感性達 96%。第二，ECG app 分類心率的范圍為 50-150 次/分，慢房顫或快房顫的識別率尚不清楚。第三，ECG 只測出單一導聯的心電圖波形，不能用來識別或排除心梗等需要多導聯波形進行診斷的疾病。
備注：作者本人并非 Apple Watch 或任何智能手表的使用者，亦無其它利益相關。本文僅為科普，無推廣目的。其它智能手表也有一些有好的研究發表，感興趣的小伙伴可以在評論區討論。
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關鍵詞： 心律失常
