（来源：生物谷（维权））

转自：生物谷

近日，东南大学余艺文、南京医科大学陈连民和荷兰马斯特里赫特大学罗鸿幸团队联合在国际期刊Circulation发表了题为：Smartphone-Measured Heart Sounds for Atrial Fibrillation Screening in Community Populations的心音人群研究结果：暨利用智能手机采集心音，筛查心律失常的大规模人群研究。该研究使用原创心音捕获技术，结合自动化识别体系和专业医生判定系统，分析筛查出心律失常（房颤）的疑似患者，并在随访过程中利用心脏超声、心电图和心血管特异性指标检测进行最终确诊。该研究推动了移动医疗（mHealth）在人群与公共卫生领域的发展，为实现特定情况下的心血管疾病快速、实时、远程诊断提供了新的科学依据。

痛点切入丨揪出“心跳杀手”有多难？

心音，作为最古老的医学生命信号之一，自19世纪初法国医师拉埃内克发明听诊器以来，已陪伴临床医学走过200余年。它是最直观、最普及的“健康之声”——正常心音呈现出有序而稳定的节律特征，如同均衡而流畅的交响乐章；而心律失常，特别是房颤，则表现为节律失控、频率不规则，犹如被打乱的音符和杂乱无章的鼓点。

然而，现代医学实践中，心音在疾病筛查中的价值逐渐被忽视，原因在于：①心血管疾病（如房颤）发作具有高度隐匿性，约1/3患者完全无症状；②间歇发作、动态波动，不易在一次就诊时捕获；③既往监测手段存在设备成本高、舒适性差、佩戴依从性低、应用场景有限、个体差异大等问题。为应对这些挑战，包括WHO在内的全球多个研究机构呼吁心血管疾病预防亟需开发新的技术与策略。首先，早期监测技术的创新与突破尤为重要，特别是无创、低成本、智能化的自我监测手段。

手机心音丨从“听见”到“读懂”，解码心脏的数字语言

随着近年来传感和通信技术快速发展，智能手机逐渐成为健康评估的重要工具。研究团队创新性地开发了智能心音采集技术（FonoCheck系统），捕捉人体的心脏声音信号，将随身携带的手机升级为数字化、便携式的“健康监测入口”。为了将心音大规模应用于健康监测，在自主研发的心音监测技术基础上，研究人员探讨了利用智能手机监测心音的可能性：①中国智能手机用户已超过10亿，其中18岁及以上成人群体智能手机使用率接近90%。因此，利用智能手机进行心音监测，无需额外购买专用设备，具有经济性和便利性；②相较于贴片式、佩戴式等其它监测方式，手机监测心音避免了因长时间与身体接触所带来的不适感、掉落等问题，同时操作简便，适用场景广泛；③智能手机通过网络能实时传输数据，支持远程诊断，且具备较高的可视化界面，为自我监测心血管健康提供了有效手段。在此次研究中，团队在自主组构建的TREND队列【1】中，对超过5000人的心音数据进行采集和算法分析，并结合心血管医生判定，实现了对心律失常患者（房颤）的高效筛查。

用大数据“听”健康，用人工智能“筛”风险

此研究科学意义——

• 在人群研究中证实：心音的波动性和节律特征，具备筛查心律失常的能力；

• 建立了从心音到心电、生物标志物、心脏超声的多模态验证体系；

• 在人群公共健康领域，将心音信号数据化、结构化，为AI医学提供训练素材；

本研究为未来的远程心血管疾病管理、无创健康监测和大人群慢病防控提供了科学依据。

数字医学丨从移动医疗到个性化健康管理

在心血管疾病已成为全球主要死亡原因的背景下，传统的筛查手段受制于医疗资源、专业设备和环境依赖性。此次研究开创性地将智能手机变为“个人健康入口”，极大地拓展了健康监测的边界，助推数字医学、AI健康、公共卫生干预进入新时代。未来，这一技术有望应用于慢病人群的连续监测、心血管高危人群的早期筛查/预警、社区与基层医疗的普惠检测、居家远程诊疗服务等场景。

未来展望丨助力基层医疗，居家实现心脏守护

从“听诊器+心电图”到“手机+心音+AI”，这项技术突破不仅是科研领域的创新，更勾勒出移动医疗（mHealth）与公共卫生深度融合的未来图景。智能手机心音采集让房颤筛查走出医院、走进社区，30秒操作即可完成高危人群的“初筛”；AI技术与心音分析的结合，则让远程实时心血管监测成为可能。

声音，是最古老的医学信号。

数字，是最前沿的健康语言。

未来，或许你我身边的一部手机，就能成为守护心脏健康的“数字听诊器”。

东南大学博士研究生任慧莹、南京医科大学博士研究生董权斌和马鞍山市疾控中心秦其荣主任为共同第一作者。

原文链接：

https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.125.073828

参考文献：

[1] Ren, HY., Lv, Y., Ma, BN. et al. Cohort Profile: TRacing Etiology of Non-communicable Diseases (TREND): Rationale, Progress and Perspective. Phenomics 4, 584–591 (2024).

[2] Ren, HY., Dong, QB., Qin QR. et al. Smartphone-Measured Heart Sounds for Atrial Fibrillation Screening in Community Populations. Circulation [epub-ahead]