防漏诊？苹果手表心脏新功能检出率竟翻了4倍

原创 顾中一工作室 营养师顾中一

2026年3月22日 22:01 上海 1189人

最近刷到，苹果CEO表示，苹果手表在中国大陆上线了房颤历史记录功能。

其实苹果手表的心律不齐提示（IRN）早就上线，可以说它的房颤提示功能并不算新鲜事。但这次新获批的“房颤历史记录”功能，引入了一个很关键的医学概念——房颤负荷。

正好今年1月份在顶级心血管期刊JACC上刚刚发表了一项重磅的随机对照试验，可以给大家介绍一下。

苹果手表国内上线“房颤历史记录”功能，引入关键的“房颤负荷”概念；JACC研究显示其检出率是常规4.4倍。

智能手表是适合日常监测的筛查工具，不能替代专业诊断；一旦提示异常，务必就医。

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先说说房颤为什么值得关注

房颤，全称心房颤动，是最常见的一种持续性心律失常。根据2022年发表于《柳叶刀》子刊的研究，中国成人房颤标准化患病率约1.6%，估算患者人数高达2000万[1]。

房颤最大的危害在于大幅增加中风（脑卒中）的风险[2]。更麻烦的是，很多房颤患者尤其是阵发性房颤患者可能根本没有明显症状，或者症状很不典型，比如偶尔心慌、疲劳，容易被忽略，所以算是“隐形杀手”。

去医院做的那种常规心电图，只能拍一个“快照”——恰好在那几十秒钟里你有房颤才能抓到。如果你的房颤是间歇性发作，那就漏掉了。

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新研究说了什么？苹果手表检出率是常规方式的4倍多

2026年1月发表在JACC上的EQUAL试验，是全球首个针对高中风风险人群的苹果手表房颤筛查随机对照试验[5]。

简单介绍一下这个研究的设计：

研究纳入了437名65岁以上、中风风险较高、但尚未确诊房颤的患者。

这些患者被随机分为两组：一组佩戴苹果手表连续监测6个月，每天至少佩戴12小时；另一组按照常规方式管理。

结果非常亮眼：

检出率的风险比（HR）为4.40（95% CI: 1.66–11.66），也就是说苹果手表组发现房颤的概率是常规组的4.4倍。

每筛查14个人，就能多发现1例房颤（NNS=14）。

这里最值得注意的一个数据是：苹果手表组发现的房颤患者中，有57%是完全没有症状的；而常规组发现的5例房颤，全部都是患者出现了症状才被诊断。

这提示我们，如果在常规体检之外增加这种日常的持续监测手段，能帮我们抓到更多潜伏的无症状房颤。

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心脏不适不该早点去医院？

有人说，心脏不舒服不就该去医院了吗，为啥还用得上手表？

首先，前文已经解释了，有很多人是没有任何症状的。

落到具体的场景下，就是平时你戴着智能手表，它在日常生活中可能会敏锐地发现你存在心律不齐的情况。在这种时候，一旦出现异常，你可以自己给手表加测一个心电图，然后及时就医。

比如之前发表在《新英格兰医学杂志》的一项超过40万名用户的大型临床研究结果就显示，在佩戴Apple Watch和同步佩戴ECG贴片的用户中，78.9%的通知与实际房颤诊断一致；如果包括其他临床相关的心律异常，准确率可达到98.2%。

万一你以后被确诊房颤，这个手表还能为你持续监测房颤发作的频率，得到【房颤负荷】，从而进行更细致的干预。

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“房颤负荷”——一个你可能没听过、但很有用的概念

很多人对于房颤的了解，可能就是说这个人有房颤，有就是有，没有就是无。但实际上，有的人偶尔发作一次，每次只持续几分钟；有的人每天发作好几次，每次持续好几个小时。你说这两个人的健康风险能一样吗？

房颤负荷说的就是这件事——它量化的是心脏有多少比例的时间处于房颤状态。比如过去一周168个小时，如果你有17个小时处于房颤，那你的房颤负荷就是大约10%。

研究显示[3]：

房颤负荷越高，中风风险越大。房颤负荷≥11.4%的阵发性房颤患者，中风风险超过3倍。

与心衰和死亡风险直接相关。

消融手术后，房颤负荷降低超过70%的患者，生活质量有明显改善。

苹果手表这次新获批的“房颤历史记录”功能，做的就是这件事——它是在后台持续、被动地监测你的心律，然后告诉你过去一段时间里，你的心脏有多少时间处于房颤状态。

这是从“有没有房颤”升级到“房颤有多严重”。

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四种房颤监测手段，各有什么优缺点？

这里再给大家讲讲常规的房颤监测方法。

多导联心电图（标准12导联ECG）

最熟悉的一种，体检或者去医院时，胸前贴一堆电极片，躺下来测那么几十秒到一分钟。

优点：金标准，准确度最高，医生直接可以看波形做判断。

缺点：只能拍“快照”，如果你恰好那几十秒没有发作，就什么都看不出来。

适合场景：已经有症状时的确诊、常规体检筛查。

动态心电图（Holter）

一种便携式的心电图记录仪，通常贴在身上记录24小时到14天的心电活动。

优点：连续记录，比普通心电图能多抓不少问题，尤其是短时间内多次发作的情况。

缺点：稍微麻烦一些，身上贴着电极片，日常活动受限，而且如果你的房颤发作间隔超过两周，还是可能漏掉。

适合场景：医生怀疑你有心律失常，需要进一步排查。

植入式心电监测器（ILR）

一个很小的设备，通过小手术植入到胸前皮肤下方，可以持续监测心律长达3年。

优点：监测时间最长，最不容易漏诊，灵敏度和特异性都很高，非常有前景。

缺点：需要小手术植，费用较高，内存有限。

适合场景：原因不明的中风后排查、高度怀疑但反复查不出来的患者。

X光下看到植入式心电监测器

图片来源：Wikipedia

智能手表（如Apple Watch）

通过光电容积描记（PPG）传感器在后台被动监测心律，加上单导联ECG功能可以主动记录。

优点：无创，长期佩戴无负担，依从性好（毕竟是日常佩戴的手表），能持续监测，还能估算房颤负荷。

缺点：目前只有单导联ECG，准确度不如医用设备，得看具体的硬件设备和软件算法；运动时可能受干扰。

适合场景：日常健康筛查、已确诊患者的长期监测和管理。

从下表能看出来，智能手表在无创性、依从性和可及性方面具有独特优势。它当然不能替代医用级设备的诊断功能，但作为一个面向大众的长期筛查和管理工具，它的定位是非常清晰的。

而且在可穿戴设备这方面，考虑到AI的普及，或许能够获得更多、更全面的信息，最后演变成一种多模态、多维度的健康监测。

总结

如果你或家人是高风险人群（65岁以上、有高血压/糖尿病/心衰等基础病），可以考虑利用有医疗设备许可的智能手表的房颤监测功能，作为日常筛查手段。EQUAL试验已经证明，在这类人群中它能显著提高检出率。具体到我们家的话，大美姥爷我觉得是很有必要的。顺便提醒一下，具体的款式也得依照佩戴者的喜好，得能坚持戴才行。

收到房颤提示后，一定要去医院确诊。苹果手表的功能是筛查性质的，不能替代专业诊断。但它可以导出具体的数据图表（包括心电图PDF和房颤负荷记录），可以作为有价值的参考资料带给你的医生。

关注房颤负荷，而不仅仅是“有或没有”。如果你已经确诊房颤，通过持续监测了解自己的房颤负荷，可以帮助医生更好地制定治疗方案、评估治疗效果。

不管用不用智能手表，如果你感到心慌、心跳不规律、不明原因的乏力或头晕，请及时就医。

P.S. 如果你想试试这个功能

需要你进入手表app选择“已被诊断过房颤”才能打开，而且它和心律失常通知的功能其实是互斥的。具体推荐去看数码博主“迪仔”发的一个视频，我也是看了她的内容，才知道怎么开启。

如果你是风险不高的年轻人，平时你正常戴着手表，先启动“心律不齐通知”，然后算法检测到你的心跳有异常之后，它会给你发送通知，提醒你可能有风险，再说后面的事。

参考资料：

[1] SHI S, TANG Y, ZHAO Q, et al. Prevalence and risk of atrial fibrillation in China: A national cross-sectional epidemiological study[J]. The Lancet Regional Health - Western Pacific, 2022, 23: 100439.

[2] 中华医学会心血管病学分会, 中国生物医学工程学会心律分会. 中国心房颤动诊断和治疗指南（2023）[J]. 中华心血管病杂志, 2023, 51(6): 481-512.

[3] CHEN L Y, CHUNG M K, ALLEN L A, et al. Atrial fibrillation burden: moving beyond atrial fibrillation as a binary entity: a scientific statement from the American Heart Association[J]. Circulation, 2018, 137(20): e623-e644.

[4] 国家药品监督管理局. 国家药品监督管理局关于Apple Watch“移动脉率房颤迹象记录软件”批准信息[R]. 2025-12-26.

[5] van Steijn NJ, Blommestijn IS, et al. Enhanced Detection and Prompt Diagnosis of Atrial Fibrillation Using Apple Watch: A Randomized Controlled Trial. J Am Coll Cardiol. 2026 Jan 22:S0735-1097(25)10337-9. doi: 10.1016/j.jacc.2025.11.032.

[6] BARRERA N, SOLORZANO M, JIMENEZ Y, et al. Accuracy of smartwatches in the detection of atrial fibrillation: a systematic review and diagnostic meta-analysis[J]. JACC: Advances, 2025, 4(11): 102133.