可穿戴设备上的光学传感器可以检测不规则脉冲。智能手表应用程序（app）在正常使用过程中能否识别房颤的能力尚不清楚。
2019年11月14日，苹果公司的心脏健康团队在国际顶级医学期刊新英格兰医学杂志NEJM 在线发表题为“Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation”的研究论文，该研究在8个月内招募了419297名没有房颤的参与者，在平均117天的监测中，有2161位参与者（0.52％）收到了不规则脉搏的通知，34%的接到不规则脉搏通知的人真正发生了房颤。总而言之，这种无站点（参与者无需进行现场访问）的实用研究设计为大规模的实用研究奠定了基础。
最后，NEJM 发表题为“Watched by Apple”的点评文章，系统总结了该研究进展。
具有光学传感器的可穿戴设备（例如智能手表）通常用于测量穿戴者的脉搏率。已开发出使用脉搏波数据检测心房颤动和心房扑动的算法。可以使用Apple Watch应用程序一种通过间歇性，被动检测的脉搏率数据的算法，该算法可识别提示房颤的发作。
房颤是最常被诊断为临床上重要的心律失常，在美国约有600万人受其影响，终生风险高达1/3.5，同时中风风险增加了五倍。房颤的阵发性发作可能导致诊断延迟，因为心电图（ECG）在发作之间似乎正常。此外，房颤的症状或临床症状可能很少。在美国，约有700,000人未诊断为房颤。传统的连续心脏监护仪或植入式设备可提高高危人群房颤的检出率。但监控期限有限，并且需要侵入性程序或由用户激活。
Internet连接设备的广泛使用提供了以较低的成本进行大型，无站点，实用的试验的机会。Apple心脏研究的目的是通过消费者使用Apple Watch应用程序来评估不规则脉冲通知算法识别房颤的能力。
在该研究中，没有房颤的参与者（由参与者自己报告）使用智能手机（Apple iPhone）应用程序同意进行监测。如果基于智能手表的不规则脉搏通知算法确定了可能的心房颤动，则开始进行远程医疗就诊并将心电图（ECG）贴片邮寄给实验人员，并佩戴7天。
该研究在8个月内招募了419297名参与者。在平均117天的监测中，有2161位参与者（0.52％）收到了不规则脉搏的通知。分析了450名不规则脉搏的心电图，发现房颤的总体发生率为34％，并且有35％是65岁以上的参与者。没有关于与应用程序相关的严重不良事件的报告。
总而言之，接收到不规则脉冲通知的可能性很低。在收到不规则脉搏通知的参与者中，有34％的患者在随后的心电图贴片机器读数出现房颤（153/450）。这种无站点（参与者无需进行现场访问）的实用研究设计为大规模的实用研究奠定了基础。
参考消息：
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1901183?query=featured_home
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMe1913980?query=recirc_curatedRelated_article