当今最好的健身追踪器和智能手表的前身可能只不过是微小的通知蜂鸣器和步数追踪的新奇事物，但我们一直都知道它们有可能挽救生命并帮助我们在严重问题变得不可逆转之前发现它们。上个月，谷歌强调了其使用机器学习算法来推进医疗保健的工作，现在食品和药物管理局刚刚批准向 Fitbit 设备推出一种新算法，该算法将更有效地识别心房颤动患者(AFib)，这是一个人有中风风险的主要迹象之一。

这不是 Fitbit 在对抗心律失常方面的第一个成功案例。早在 2020 年，Fitbit 就获得了监管许可，以开发一款可用于执行抽查的应用程序。用户可以开始测试并静坐约 30 秒，同时内置的 PPG(光电容积描记术)光学心率传感器进行测量并给出读数。

新算法更进一步，通过自动化测试程序在您睡着或休息时执行定期测量。通过增加测试的规律性并扩大到一天中的不同时间，检测到偶发性 AFib 发作的几率大大增加。

PPG 通过测量您体内血管的大小来发挥作用。随着血液通过身体，每次心跳都会导致血管扩张和收缩。通过跟踪这种模式的不规则性，可以识别心房颤动的迹象。

在 2020 年对 455,699 名参与者进行的为期五个月的研究中，Fitbit 发现它可以在 98% 的时间内成功识别 AFib，并且在识别具有正常窦性心律的参与者方面准确率为 100%。

Fitbit 正准备基于其算法推出一项名为“不规则心律通知”的新功能。这对于提醒佩戴者注意潜在问题很有用，当与当前的心电图应用程序结合使用以执行抽查和记录跟踪时，可以为医疗保健专业人员提供更多数据，以便他们使用这些数据进行早期诊断。

不规则心律通知功能仅在可用，直到和其他国家/地区也获得监管批准。Fitbit 的博客文章仅指出该功能将在“一系列支持心率的设备”上可用，但没有说明它是在当前设备上可用还是仅在新型号上可用。但是，ECG 应用程序基本上可用于所有兼容的硬件，并且此监控功能很可能适用于所有相同的硬件。一旦推出，它将与 Apple Watch 后续型号上当前可用的 AFib 监测功能相匹配。