特发性肺动脉高压（IPAH）或可借助智能手机和可穿戴设备数据实现早期识别，一项探索疾病数字检测新方法的试点研究显示。
IPAH是一种罕见但危及生命的疾病，其特征是肺动脉进行性狭窄，导致肺动脉压力升高并最终引发心力衰竭。由于早期症状如疲劳和呼吸急促缺乏特异性，且确诊需依赖侵入性右心导管检查，诊断常被延误。因此，业界日益关注能更早预警风险的非侵入性策略，以改善患者预后。
本研究中，研究人员评估了通过智能手机和可穿戴设备收集的长期身体活动与心率数据是否有助于识别IPAH高风险人群。分析纳入109名英国参与者，包括IPAH患者、疾病对照组及健康个体，并回溯审查长达八年的数据。
智能手机数据开辟早期诊断新路径
基于诊断前活动量与心率指标训练的分类器展现出强区分能力，区分IPAH患者与对照组的受试者工作特征曲线下面积（ROC AUC）达0.87。当结合智能手机应用程序采集的问卷数据后，性能进一步提升至ROC AUC 0.94。
在美国匹配队列中的外部验证获得相对较低的ROC AUC 0.74，表明不同人群间存在性能差异。但研究结果证实，被动收集的数字健康数据能够捕捉临床诊断前发生的细微生理变化。
值得注意的是，可穿戴设备获取的活动指标与六分钟步行距离——评估功能容量的标准临床指标——呈显著相关，支持其作为传统风险评估技术的辅助手段。
对IPAH筛查与监测的意义
这些发现表明，基于智能手机的监测可补充现有IPAH诊断路径，有望实现早期识别和远程风险分层。鉴于晚期诊断带来的挑战，即使早期检测的微小改进也可能产生显著临床影响。
作者指出本研究为小规模试点，强调需开展更大规模前瞻性研究以验证结果并评估实际应用。队列间差异也凸显了在不同人群中优化算法的重要性。
总体而言，该研究指向未来日常设备持续采集的真实世界数据，或将在症状引发临床检查前助力识别严重心肺疾病。
参考文献
Delgado-San Martin JA 等。评估使用智能手机数据识别特发性肺动脉高压风险的可行性。npj Cardiovasc Health. 2026; DOI:10.1038/s44325-026-00114-9。
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