尽管全球每年有数百万人因心源性猝死(SCD)而死亡，但心脏病的迹象却极难发现。

一种识别与即将发生的心力衰竭相关的心律的新方法有朝一日可以为那些处于危险之中的人赢得宝贵的时间。

新算法由芬兰坦佩雷大学的研究人员创建，利用一种称为去趋势波动分析(DFA2 a1)的特殊指标，可以检测心率变异性随时间的变化。

心脏病发作是由于心脏血流受限，而 SCD 是指心脏被短暂的电脉冲压垮。虽然 SCD主要发生在老年人身上，但心律失常往往没有任何先兆症状。

研究团队对 2,794 名成年人进行了为期 8.3 年的跟踪分析，发现 DFA2 a1 是 SCD 的“强大且独立的预测因子”。当身体处于休息状态而不是进行身体活动时，这种关联性最强。

坦佩雷大学物理学家 Teemu Pukkila说： “这项研究最有趣的发现是在静止测量过程中特别发现了差异。”

“高危患者静息时的心率间隔特征与体力活动期间健康心脏的心率间隔特征相似。”

研究团队使用统计分析方法将 DFA a1 模式与 SCD 事件联系起来。该方法包括考虑其他重要变量的影响，包括年龄和现有的心脏健康状况。

令人鼓舞的是，读取指标仅需一分钟，并且可以通过简单到可以装入智能手表的传感器完成。无需前往诊所或进行复杂的扫描即可评估某人的 SCD 风险。

研究人员在发表的论文中写道： “可穿戴消费设备中的加速度计可以轻松区分身体活动和休息状态，并在适用时进行测量。”