近日，华米科技（NYSE:HMI）联合北京大学第一医院推出《可穿戴设备心脏健康蓝皮书》（以下简称“蓝皮书”）。
华米科技是一家拥有全球领先的智能穿戴技术和海量健康大数据的云健康服务提供商，以“科技连接健康”为使命；北京大学第一医院具有百年历史，在心血管疾病领域研究实力雄厚。
双方基于华米科技健康大数据共同开展研究，从专业角度展现公众心脏健康现状、心血管疾病风险及未来发展趋势。
智能可穿戴设备可以帮助人们长时间持续监测心率、心电图、睡眠、运动等多维度健康数据，对健康风险评估具有重要参考价值。
数据显示，目前公众对智能可穿戴设备的接受程度已经较高。
活跃用户平均佩戴时间超过15小时。
年龄越大，平均佩戴时间越长。
其中，60岁以上人群平均佩戴时间超过17小时，活跃用户平均佩戴时间超过17小时。
随着年龄的增长，电学数据的测量频率也变得越来越频繁，一些人使用智能可穿戴设备来监测心脏健康状况，已经成为日常生活的一部分。
蓝皮书根据2006年世界卫生组织《心血管疾病预防-心血管风险评估和管理袖珍指南》的标准，对已记录相关信息的用户人群进行心血管疾病风险评估。
分析结果显示，这些人群中，广东、海南、贵州三省心血管病高危人群比例最大。
研究还发现，随着年龄的增长，心血管高风险的比例逐渐增加，男性的心血管风险高于女性。
60岁以上男性中，心血管高危人群比例高达6.86%。
心率变异性（HRV）是指心跳周期之间差异的变化。
通俗地说，就是心跳速度的变化。
常用于预测心源性猝死和心律失常，可判断心血管疾病的病情和预防。
心率变异性通常以 SDNN 值（心跳之间时间的标准差）来衡量，SDNN 值越低表明心血管风险越高。
SDNN值可以根据智能穿戴设备的心率传感器采集的数据计算出来。
数据分析发现，随着受试者BMI（身体质量指数）的增加，心率变异性SDNN值会逐渐降低，而肥胖者的心率会逐渐降低。
变异性最低，表明肥胖和超重是损害心脏健康的重要因素。
睡眠质量对于心血管健康也很重要。
大数据分析发现，睡眠得分较高、睡眠质量较好的人，夜间平均心率较低。
此前的研究还表明，与同龄人相比，夜间睡眠心率越低，患心血管疾病和全因死亡的风险就越低。
保持良好的睡眠习惯有利于心脏健康。
心房颤动是最常见的心律失常之一。
其最大危害是导致中风和心力衰竭，致残率高，复发率高。
然而，在早期阶段，心房颤动通常是阵发性或无症状，因此很难发现。
可穿戴设备可以持续检测心率并在发现异常时提供提醒，这可以帮助人们及早发现房颤并预防中风或心力衰竭。
蓝皮书显示，在各个年龄段中，疑似房颤人群的久坐时间均高于正常人；各年龄段疑似房颤筛查率男性均高于女性；同时，疑似房颤的筛查率也会随着时间的推移而提高。
房颤患病率随着年龄的增长而增加，这也符合房颤患病率随年龄增长而增加的趋势；然而，即使在45岁以下的年轻人中，房颤的筛查率仍然达到3.89%，提示年轻人不能忽视房颤。
震颤风险。
据了解，心脏健康一直是华米科技重点关注的领域。
截至2020年3月，华米科技RealBeats?算法分析了10000条心电数据，发现100余名疑似房颤用户。
2019年，华米科技推出了自主研发的RealBeats?健康数据引擎，通过分析PPG光学心率数据和ECG心电图数据，自动识别心律异常。
此前，华米科技与北京大学第一医院联合完成了智能手环监测房颤的临床医学研究。
搭载RealBeats?的智能手环的PPG和ECG功能判断房颤的准确率分别为93.27%和93.27%。
94.76%。
该研究成果已发表在美国著名心脏病学杂志Heart Rhythm上。
今年6月，华米科技推出第二代心脏数据AI生物引擎RealBeats?2，可有效消除运动时心率信号的噪声干扰。
夜间和白天有效房颤监测时间达到上一代的1.87倍。
和6.64倍。
此外，通过建立心脏健康大数据模型，成功实现了折返性心动过速、频发室上性早搏的AI自动筛查。
COVID-19疫情期间，华米科技通过健康大数据和季节、节假日、天气等因素，建立了一套疫情发病趋势预测模型，成功预测了西班牙、意大利等国家的疫情发展曲线。
该成果正式发表在SCI学术期刊Discrete Dynamics in Nature and Society上，也证明了智能可穿戴设备的健康监测能力可以在疫情预警和公共卫生管理中发挥重要作用。