《自然》杂志上发表的一篇论文指出，智能手表或许能够借助人工智能（AI）系统解读传感器读数，从而检测高血压。该系统使用一款消费级智能手表进行测试，结果表明其检测高血压的灵敏度与传统的诊室血压筛查方法相当。
高血压是心血管疾病的主要危险因素，但超过半数的高血压患者对此毫不知情。可穿戴技术具有检测高血压信号的潜力，但其传感器通常不足以直接测量血压，且读数需要与传统的袖带式血压测量结果进行校准。
最近的研究表明深度学习可能有所帮助，但之前的评估没有使用黄金标准的血压监测方法作为参考点，也没有将测量结果与已建立的高血压筛查方法进行比较。
无需袖带校准即可评估高血压风险
Ming-Zher Poh 及其同事的研究表明，将 AI 算法应用于使用 Google 智能手表记录的信号，可以检测出高血压，其准确度与传统的办公室袖带式血压计相当。
这款智能手表采用光电容积脉搏波描记法（一种测量皮下微血管组织血容量变化的光学技术），并利用加速度计测量手腕运动。将这些测量数据与参与者的身高相结合，并通过算法计算，即可得出无需袖带校准的高血压概率估计值。该估计值需要多次测量。
检测结果与办公室筛查相当
该系统利用从2109人收集的近50万小时智能手表数据进行训练，并在多个队列中进行了额外的测试和训练。随后，通过比较智能手表估计的高血压患病率和标准诊室血压测量值，并以24小时动态血压监测（临床监测的金标准方法）作为参考，对196名参与者进行了方法验证。
智能手表系统与标准诊室血压测量在高血压检测方面表现相当。智能手表对高血压的检出率略高于诊室袖带式血压监测，敏感性分别为 65.8% 和 55.3%，但差异无统计学意义。两种方法的特异性相同（均能有效避免 90% 的假阳性结果）。
作者指出，他们的系统不会取代传统的袖带式血压监测，但可以作为识别高血压症状患者的工具，从而有助于早期诊断和干预，并可能减少心血管事件的发生。
