心房颤动（房颤）是临床实践中最常见的持续性心律失常，其患病率随着年龄增加而升高，我国目前大约有1000万房颤患者。 因此，房颤的早期筛查和管理十分重要。
近来国内外已经开发出使用智能手机技术记录心电图的商用手持心脏节律记录设备。 2017年11月，美国Kardia Band公司正式推出了第一个FDA批准的苹果手表配件KB腕带，患者可以记录持续30秒I导联心电图片段。 KB腕带检测到房颤时可实时通知患者，并立即将这些结果传输给医生。目前的主要问题是KB腕带及其房颤识别算法能否准确鉴别房颤和窦性心律，最近美国心脏病学会杂志的一项研究给出了答案。
研究入选诊断房颤拟入院接受电复律的患者，入选后应用KB腕带和普通心电图同时记录复律前心电图，电复律后再次记录普通心电图，并应用KB腕带同时进行记录。KB记录后根据算法进行自动分析诊断。
KB腕带自动记录的心电图片段及同时记录的普通12导联心电图均由两位电生理专家分别给出窦性心律、房扑或房颤的诊断。研究者随后将KB腕带自动判断的结论、KB记录后医师判断的结论以及同时记录的普通12导联心电图结果进行比较。研究结果采用敏感性、特异性、κ系数进行评价。κ系数>0.8提示相关性较好。
研究共获得85名患者169次KB腕带记录心电图和同步记录的12导联心电图。KB腕带算法自动判定结果与医生阅读12导联心电图结论比较时，KB算法正确诊断房颤的敏感性93%、特异性84%，κ系数为0.77（95%可信区间 0.65-0.89）。
该研究提示，苹果智能配套手表KB腕带可在医师指导下可以准确鉴别房颤和窦性心律，未来临床研究可能会发现该检测方法的临床实用价值，助力房颤患者筛查和长期管理。
参考文献
Bumgarner JM, Lambert CT, Hussein AA,et al., Automated Atrial Fibrillation Detection Algorithm Using Smartwatch Technology. JACC, 2018, 71(21):2381-2388.