据统计，全国平均每1分钟就会发生一起心源性猝死，60%发生在医院外，80%由恶性心律失常引起。目前我国心律失常患者约有2000万人，但人们普遍不了解、不重视、不治疗，尤其是年轻人更是不以为然。身体发出信号了?不要掉以轻心，你需要24小时持续的心律和心率监测了。 由于心律失常早期症状不明显、发作短暂无规律，造成了民众对心律失常这一常见疾病的知晓率严重低下，治疗率和控制率更低。如果出现心律失常症状，患者需要第一时间去医院，争取在发作第一时机用心电图抓到发作的心律失常的图形以便于医生进行诊治。 但由于这些疾病症状的特点是随机、散发和偶然发作，且发作时间不定、难以捉摸、发作时间也不一定很长，常在患者出现症状时，当患者刚到医院甚至正准备去医院时，这些症状就消失了。因而，我们需要一种便携设备时时刻刻监测自己的心率状况。值得注意的是，随着科技的发展，智能穿戴设备，发挥其佩戴舒适、省时省心、长时间持续监测的优势，可帮助人们及时了解心脏健康状况。如深圳加一健康科技心电产品方案里的便携式心电记录仪/心电贴、心电手环/手表等，运用医用级心律失常算法，准确有效、安全可靠。
房颤是临床很常见的心律失常，人群总体发病率在1%左右。且房颤的发生率随着年龄的增长发生率逐渐增高，在40-50岁的人群中，房颤的发生率约为0.5%;而在80岁以上的老年人中，房颤的发生率可达8%-10%。按照全球60亿人口进行计算，约有房颤患者6000万。 房颤患者典型症状表现为心悸，甚至因快速心率诱发心肌缺血而出现胸痛、甚至心衰。但不少患者为无症状性房颤，尤其阵发性房颤患者，间断发作的房颤没有带来任何不适主诉，可没有症状并不代表没有危害，这些患者常常以脑卒中为首发症状，也有的患者发现时已合并心脏扩大、心功能不全。 因而，及时发现房颤，早期治疗，对于预防卒中、预防心脏扩大和心功能不全均具有重要意义。国内外对房颤筛查的工作越来越重视，AHA、ACC、ESC等几大心律学会以及国际卒中大会(ISC)上，经常有房颤筛查方面的重大研究亮相。2017年还形成了房颤筛查的共识文件。 筛查手段众多，却各有利弊…… 在房颤的筛查过程中，可用的方法包括血压测量、脉搏触诊、心电图筛查、长程Holter筛查、植入式Holter筛查及智能手机筛查等。 血压测量、脉搏触诊需要一定的经验，血压测量还需要在拥有血压计的场所才能进行，方便性受到限制，且敏感性不够高。心电图、长程Holter筛查多需要在医疗机构进行，对于房颤发作次数少、无规律的患者，检查率较低。而植入式Holter，价格较贵，需要植入设备，仅为筛查房颤，当前多数患者尚不愿接受。当前智能手机普及，几乎人手一部，如能通过智能手机进行房颤的筛查，将带来极大的便捷性，提高房颤的检查率，智能手机用于房颤筛查的研究正在积极开展。 下载安装好检测软件后，开启软件，里面会有教程视频，打开后点检测房颤，使用手机摄像机的闪光灯，使用食指按住闪光灯上方摄像头，手指要正确摆放，得紧贴如图所示 大概一分钟左右的时间，就会检测完毕，检测完成后会出现心率指数，如图 房颤心率一般是350-600次/分，但是心房率快，一般没有很明显的症状，如果这时候伴随心室率快，就会有典型的心悸、心慌、胸闷的症状。心率快指休息的时候心室率大于80次/分，活动以后心室率大于110次/分。如果是发作的时候超过该数值，超过80次/分或超过110次/分，就要完善心电图检查。如果发现自己心率比较高，或者低了，建议询问医生。虽然手机检测可能没有医院的仪器精准，不过也可以为早期预防筛查做参考。
现在便携式心电产品特别多，各种家用心电图机/穿戴式心电腕表/心电胸贴等等，但是算法比较简单，一般都是计算心率，心率数值的频率响应（HRV)，以及一些心脏健康指数等等，其实心电图的更大价值是分析心律失常。HRV是针对长时间的至少4小时以上的心电监测才具有指导意义。而针对这种情况，加1健康的算法有专门针对30秒的静态测量的自动分析诊断分析，包括心律失常在内的分析诊断，算法支持单导、3导和12导心电图，算法可以分析P-QRS-T各波段时间与幅度： 以各波段时间幅度分析为基础，进一步可以做疾病诊断， 例如： 呼吸性心律失常、窦性心动过缓、窦性心动过速、游走性心率、窦房阻滞、窦性停博、房室交界性心律、逸博、期前收缩、期前收缩二联律、期前收缩三联律、 R on T型室性期前收缩、融合收缩、阵发性室上性心动过速、室性心动过速、预激综合征、传导阻滞、束支阻滞、心房负荷增重、心室肥大、心绞痛、心肌梗死、高钾血症、低钾血症、右位心、急性心包炎、肥厚型心肌病、低电压等等。 算法采用MIT麻省理工心电数据库和AHA数据库作为测试验证，准确率较高，性能如下： PQRST各波辨识（以不同设备输入信号做测试) 模拟器信号：100% 普通医用心电图信号：>98.8% 便携式心电右手手指到左腿（II导）：>97% 普通心电手表（右手手指到左手手腕,I导）: >95% 疾病分析（以不同设备输入信号做测试，针对算法列出的疾病） ： 模拟器信号：不小于95% 麻省理工心电数据库：不小于93% 算法的精度和误判率跟心电图机采集的信号质量关系也相当大，常见的心电手表由于是采用手指采集，手指的接触面积小，手指抖动等等，信号质量会受到一定影响，所以进行分析前尽量先滤除肌电、网电、基线漂移。不过算法会对信号质量不好给出提示，采集者可以根据提示重新测量。
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