环球医讯

德国神经退行性疾病中心(DZNE)与美国威斯康星大学麦迪逊分校及neotiv公司合作研究表明，基于智能手机的记忆测试能比传统方法更快速捕捉轻度认知障碍(MCI)患者的细微认知功能衰退，该数字评估方法可在数月内通过家庭自测追踪认知变化，而传统方法一年仅能测试一两次；研究基于200名52-85岁受试者数据，证实应用程序每两周一次的测试能有效监测疾病进展，有望加速痴呆药物临床试验并应用于未来临床常规监测。

德国神经退行性疾病中心联合德国大学医院、威斯康星大学麦迪逊分校及初创公司neotiv的研究表明，智能手机和平板电脑上的数字记忆测试能够比传统神经心理学评估更快速地检测出细微的认知衰退。该技术通过让参与者在家中定期使用应用程序进行测试，能在数月内发现轻度认知障碍患者的认知能力下降趋势，而传统方法需要更长时间才能显现此类变化，这一发现有望显著加速痴呆症药物临床试验进程并改善日常临床监测实践，为早期干预提供关键时间窗口。

根据瑞典进行的SMARTBEATS随机临床试验结果显示，利用智能手机光电容积描记法(PPG)在计划心脏复律前一至两周监测患者心律，可显著降低当日手术取消率，干预组当日取消率仅为4.8%，远低于对照组的23.2%，其中因心房颤动自发转为窦性心律导致的取消率更是低至1.0%，而对照组高达18.2%(p<0.001)。研究表明，99%的患者（包括中位年龄70岁的老年人）拥有智能手机，这种基于智能手机的心律诊断技术有潜力改善心律评估的可及性，减少不必要的医院就诊，优化医疗资源利用，对提高心脏病诊疗效率具有重要临床意义。

瑞典卡罗林斯卡医学院研究人员在《美国医学会心脏病学子刊》发表的研究表明，利用智能手机光体积描记法对心房颤动/心房扑动患者在电复律治疗前进行心律监测，可显著降低当日手术取消率，从对照组的23.2%降至干预组的4.8%，特别是因自发转为窦性心律导致的取消率从18.2%大幅降至1%。该方法通过提前识别已自发恢复窦性心律的患者，有效释放手术资源，减少不必要的医院就诊和麻醉消耗，优化了心脏复律医疗资源的分配效率，同时为真正需要干预的患者缩短了等待时间，具有重要的临床实践价值。

《美国心脏协会杂志》发表的一项荟萃分析显示，智能手机应用和可穿戴设备能有效帮助心脏病患者增加日常身体活动量。研究分析了14项临床试验，发现使用这些数字技术的患者每天多走近1100步，多参与约4分钟中高强度运动。专家指出，这些设备实用、可扩展且成本低，能克服传统心脏康复项目的时间、距离和经济障碍，但长期效果仍需进一步研究确认，目前尚不清楚这些健康习惯是否能够长期维持，且研究结果可能主要适用于冠心病患者。

一项发表在《美国心脏协会杂志》的荟萃分析显示，智能手机应用和可穿戴设备能有效帮助心脏病患者增加日常身体活动。研究回顾了14项临床试验，发现使用这些数字工具的患者每天多走近1,100步，多进行约4分钟中等到高强度活动。虽然这些技术未能显著改善峰值氧消耗或步行距离，但因其实用性、可扩展性和低成本，有望扩大心脏康复服务覆盖范围，尤其对无法参加传统康复计划的患者。研究呼吁进行更长期研究以确认健康益处的可持续性，同时指出从不活跃到适度活跃已有健康益处，即使每天达到7,000步也能降低死亡风险。

根据发表在《美国心脏协会杂志》上的一项研究分析，智能手机应用、健身追踪器和可穿戴设备有助于心脏病患者在日常生活中增加身体活动。该荟萃分析回顾了14项临床试验，涉及1000多名心血管疾病患者，发现使用这些数字工具的人比未使用者每天多走近1100步，每天多进行约4分钟中等至剧烈运动。虽然这些工具未能显著改善峰值氧气消耗量或步行距离，但研究表明，将智能手机和可穿戴设备整合到治疗计划中可以帮助患者采取小而重要的步骤，改善心血管健康，特别是对于那些因时间、距离或经济障碍无法参加传统心脏康复项目的人群。

根据发表在《美国心脏协会杂志》的最新研究分析，智能手机应用、健身追踪器和可穿戴设备能有效帮助心脏病患者增加日常身体活动。研究表明，使用这些数字工具的患者比不使用者每天多走近1100步，多进行约4分钟中等到剧烈运动，为受时间、距离或经济障碍限制而无法参加传统心脏康复项目的心脏病患者提供了具有成本效益的个性化健康管理方案，虽未显著改善峰值耗氧量，但为心血管疾病预防开辟了新途径。

德克萨斯农工大学研究人员开发了一款基于"数字孪生"技术的智能家居应用程序，旨在帮助痴呆症患者在家中更安全地生活。该系统整合家庭传感器、雷达设备和智能手表数据，实时监控跌倒、厨房危险等安全风险，特别关注约20%独自生活的痴呆症患者需求。项目团队跨建筑、工程和公共卫生领域合作，注重用户友好性与实用性，已在实验室环境中进行测试，通过模拟日常活动和跌倒场景评估系统性能，有望显著减轻照护负担并延长痴呆症患者居家生活时间，为全球数百万家庭提供创新解决方案。

本文介绍了由Harvard Business Review Analytic Services举办的网络研讨会内容，该研讨会基于其最新发布的简报论文《智能医疗企业：通过代理式AI驱动可衡量的商业价值》，深入探讨了代理式AI在医疗保健领域的应用前景。文章指出，尽管大多数医疗保健机构在采用代理式AI方面仍处于早期阶段，但该技术正在变革医疗服务模式，医疗机构需要解决的关键问题包括：选择构建还是购买基础模型、确定人类参与时机、在提高患者护理质量的同时最大化投资回报率等，AWS首席医疗官Rowland Illing博士与Geisinger Health System信息技术总监Nhan Ho参与了此次讨论并分享了实践见解。