谷歌AI新研究：不用袖带，普通智能手表也能筛高血压
IT之家 11 月 7 日消息，当地时间 11 月 5 日，谷歌发布博文，介绍在《自然》（Nature）发表的最新研究成果。谷歌推出了名为 AI-PPG-ACC-HTN 的多模态 AI 系统。该系统无需袖带校准，使用普通消费级智能手表便能被动检测高血压迹象。官方表示，与常规方案试图估算极易受瞬时环境噪声干扰的单次瞬时收
当地时间 11 月 5 日，谷歌发布博文，介绍其刊登在《自然》（Nature）上的最新研究。谷歌称，这套名为 AI-PPG-ACC-HTN 的多模态 AI 系统不需要袖带校准，用普通消费级智能手表就能被动完成检测。
常规方案想的是估算单次瞬时收缩压和舒张压，可这类数值很容易被瞬间的环境噪声带偏。新系统换了打法：把连续多天采到的被动生理特征汇总起来，盯住的是一个人身上潜在、且持续存在的高血压状态。谷歌在博文中把这一思路转变说得很明确。
- 第一步是自监督预训练：拿超过 49 万小时的无标注数据去训练 1D-CNN，靠对比学习让模型自己去挖复杂的心血管生理特征。
- 第二步是多天聚合与分类：把多天的 15 秒特征向量取均值，把瞬态噪声抹平，再结合身高（用来表征动脉路径长度），送入逻辑回归模型，输出持续高血压的概率评分。
性能怎么评？研究团队在全美 5 个临床中心做了前瞻性、多中心临床试验，入组 196 名没有心血管病史、也没吃降压药的受试者，参照基准是临床金标准——24 小时动态血压监测。结果分两类情况。
- 先看初步筛查：特异度 90.0%，阳性预测值（PPV）80.6%，灵敏度 65.8%。门诊单次初筛的灵敏度是 55.3%、PPV 是 77.8%，这项指标上不如新系统。
- 再看确诊性检测，对象是初筛偏高的人群：PPV 达到 96.7%，特异度 90.9%，灵敏度 78.4%，比门诊复测更好，也已经接近需要连戴数天的家庭连续袖带监测。
这项研究成果已经为谷歌健康应用里血压趋势“健康守护”功能提供了核心技术支撑。
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