根据研究数据，研究人员创造了一种人工智能算法，能够使用Apple Watch拍摄的单导联心电图来找到心室有效泵力低的病人。而心室有效泵力低或左心室功能障碍目前占世界人口的2％到3％，在60岁以上的人中最多则高达9％，差不多就是每10个60岁以上的老年人中就有一位有这问题。

人工智能能够使用消费者智能手表的心电图功能来检测这种情况，这是“绝对了不起的”，因为它通常需要超声心动图、CT扫描或MRI来识别。

Apple Watch上的心电图功能是一种单导联心电图，它要求用户将手指放在Apple Watch的数字表冠上30秒。结果会被上传到Apple Health应用程序，并可与医疗专业人士分享。心电图旨在帮助检测心房颤动，但心电图功能和Apple Watch的其他功能也正在研究用于检测其他疾病。

而目前，标准心电图是使用12根电极导线，放置在一个人的胸部、手臂和腿上，监测心脏的电信号。为了使用Apple Watch的单导联心电图结果，研究人员修改了现有的12导联算法，该算法已知能够检测出心脏肌肉的薄弱。

该研究包括在六个月内从46个州和11个国家收集的125610份心电图。每个人都提交了多份心电图报告，最干净的读数被用于该算法。几百名参与者进行了临床测试，以测量泵的强度，这些数据被用来确定Apple Watch是否能检测出问题。

约有420名患者在临床订购的超声心动图或心脏超声检查后30天内记录了手表心电图，超声心动图是测量泵强度的标准测试。测试结果显示，该测试的曲线下面积为0．88，这意味着它与医疗跑步机测试一样好或稍好。

当前，研究人员已经计划启动全球前瞻性研究，在更多不同人群中做进一步测试，以证明Apple Watch中的单导联心电图功能的好处。

实际上，苹果智能手表的研发也让我们看到了很重要的信息，这也是非常值得我们学习的地方，就是苹果公司一旦选择了一项战略之后，就会坚持不懈的投入研发。比如智能手表，从苹果一开始进入就设定为未来的人体生命体态特征的监测入口，人体基础生命体态特征数据的管理者。从2014年发布智能手表至今，已经连续8年在基础医学领域不断的研发与投入。