可穿戴AI在AMI患者出院后管理中的益处

这项前瞻性、开放标签、随机对照研究旨在评估基于可穿戴设备的人工智能风险模型在急性心肌梗死（AMI）患者出院后管理中的临床获益。 计划纳入200名接受经皮冠状动脉介入治疗（PCI）并签署知情同意书的患者，包括左心室射血分数（LVEF）保留和降低的患者。

参与者将按1:1的比例随机分配至对照组或干预组。 所有患者将在出院后配备可穿戴智能手表，并持续监测3个月。 收集的数据包括生理信号、睡眠和活动参数。 两组患者均将接受每周电话随访和每月门诊访视，以记录症状、用药情况和不良事件。

在干预组中，可穿戴数据及人工智能分析结果将同时提供给患者及其医生。 随访期间将讨论这些分析结果，并用于支持生活方式调整、用药优化和临床决策。 对照组将收集人工智能数据，但在研究期间不共享或用于临床管理。

主要研究终点是3个月内首次非计划性再住院的时间，包括因胸痛、心力衰竭、心律失常、再发心肌梗死或死亡导致的再住院。 次要终点包括：堪萨斯城心肌病问卷-12（KCCQ-12）评分从基线至3个月的变化；超声心动图测量的左心室射血分数（LVEF）在基线与3个月间的变化。

研究者假设，与标准出院后护理相比，人工智能辅助的可穿戴监测与反馈将改善不良心血管事件的早期检测，减少非计划性住院，提高出院时LVEF降低患者的LVEF，并提升生活质量。