谷歌Pixel Watch无需袖带，检出三分之二的高血压患者

谷歌的一款智能手表，仅通过佩戴者手腕背面的脉搏光传感器和运动传感器读取数据，在普通佩戴一周后，成功识别出约三分之二的高血压患者。它无需臂式袖带，也无需校准。根据谷歌研究科学家与波士顿贝斯以色列女执事医疗中心一位医生联合发表在《自然》杂志上的一项研究，在与金标准测量方法的正面比较中，它比医生诊室单次袖带测量发现了更多的高血压患者。

这一点之所以重要，是因为高血压很少会主动发出信号。全球有超过十亿人患有高血压，其中超过一半的成年患者并不知情，这就是医生称其为“无声杀手”的原因。一款能促使人们进行正规检查的手表，或许能触及那些从未看过医生的患者，尽管研究团队明确表示，他们构建的只是一个筛查提示，而非诊断工具。

该系统被作者称为AI-PPG-ACC-HTN，它并不试图读取一个具体的血压数值。相反，它通过分析Pixel Watch 3在数天内收集的数千个脉搏波的形状，寻找高血压的持久特征，然后为每位佩戴者提供一个其血压可能偏高的单一概率值。

在一项涉及美国五个地点196名成年人的试验中，该概率值标记出了65.8%的实际高血压患者，而标准诊室测量的检出率为55.3%。两种方法对非高血压患者的判断正确率均约为90.0%。当手表发出警示时，其正确率为五分之四。

手表如何在不挤压手臂的情况下读取血压

任何具备心率监测功能的智能手表都会向皮肤发出绿光，并测量反射回来的光量。这个被称为光电容积描记法的信号，会随着每次心跳将血液推过手腕血管而起伏。其精确形状携带着关于动脉僵硬程度以及脉搏波如何从身体其他部位反射回来的信息。手表的加速度计则提供了第二个信号：在静止时刻，它可以捕捉到每次心脏将血液泵入主动脉时身体的微小反冲，这种痕迹被称为心冲击图。该模型还使用了佩戴者的身高，作为脉搏需要传播距离的替代指标。

谷歌团队首先在来自2109名参与过早期Fitbit研究的492347小时未标记传感器数据上训练了一个神经网络。该网络学会了将每15秒的脉搏和运动数据片段转换成一个紧凑的数字指纹，而从未被告知任何人的血压值。对于每个人，这些指纹在佩戴的每一天都会被平均化，然后输入一个简单的分类器。

平均化处理是关键。光学脉搏读数很容易因皮肤寒冷、表带松动、手腕角度或突然运动而出现偏差，这就是为什么早期的无袖带设备必须对照袖带进行重新校准，并且只能追踪相对于该基线的变化。汇集数天的数据可以让这些暂时性错误相互抵消，就像24小时袖带监测仪可以平滑掉单个不良读数一样。性能随着数据量的增加而提升，并在每天约有一小时可用信号后开始趋于稳定。

为了进行测试，研究人员招募了296名没有已知心脏病且未服用降压药的成年人。每人佩戴手表一周，平均每天佩戴14.7小时，同时佩戴一个动态监测仪，该监测仪会在24小时内以固定间隔在对侧手臂上充气袖带。他们还在早晚自行用袖带测量血压，并在诊所进行了测量。高血压的定义是动态监测仪测得的昼夜平均血压达到或超过130/80 mmHg，在196名拥有完整数据的人中，38.8%达到了这一标准。

当团队观察模型的反应依据时，发现被其评为高风险的人的脉搏波略窄，上升速度更慢，并且从身体反射回来的波相对于第一个波更小。这些是动脉僵硬的已知标志。他们的心冲击图轨迹在周期中的某个点也显示出更深的凹陷，这是一种与血管阻力相关的模式。

医生的袖带比你想象的漏诊更多人

与诊所测量的比较结果，对袖带而言并不像大多数患者认为的那样有利。以140/90的常规诊所阈值为标准，单次诊室测量与24小时参考值相比，仅能发现略过半数的实际高血压患者。医生知道原因：一些患者在诊室会紧张，即白大褂效应，这会抬高读数；而另一些患者则患有隐匿性高血压，这种高血压只会在家中或夜间显现。一个仅使用年龄、性别和体重指数的模型识别出了34.2%的患者。

研究人员还测试了将手表作为第二意见。在48名首次诊室读数偏高的参与者中，手表在78.4%的案例中确认了真实的高血压，其阳性判断的正确率为96.7%。重复的诊室测量在这两项指标上均表现更差。至少三天的家庭袖带测量仍然是最佳选择，检测出了89.2%的病例。

最明显的竞争对手是苹果公司的高血压通知功能，该功能已获得美国食品药品监督管理局的批准，它在一个月内监测光学脉搏数据。其支持性研究报告的灵敏度为41.2%，特异度为92.3%。该数据是在另一组人群中对照家庭袖带测量得出的，因此这两个数字并非公平竞争，谷歌的作者仅表示他们的方法“可能在捕捉那些原本会被漏诊的患者方面有所改进”。

错误分析中有两个细节值得注意。在手表漏诊的26名高血压患者中，有17人也被诊室袖带漏诊。而在其12次误报中，有9次是针对那些通过其他测量方式显示血压升高的人，通常是在夜间。团队发现模型的错误与年龄、性别、体重或肤色之间没有关联，这一点很重要，因为光学传感器历来在较深肤色上表现不佳。在分析的志愿者中，略超过三分之一的人通过仪器测量尺度被认定为深肤色。

三分之二检出率所遗漏的部分

这个关键数字有利有弊。一块能发现三分之二高血压患者的手表，也意味着漏掉了三分之一，因此手表保持沉默并不能成为跳过体检的理由。漏诊集中在病情较轻的一端：该系统捕捉到了89.5%的24小时平均血压至少为145/90的患者，但仅捕捉到了52.8%的125/75患者。

与诊室袖带相比的优势也并非看起来那么确定。两者的置信区间存在重叠，手表的置信区间为54.0%至76.3%，袖带为43.4%至66.7%，因此该研究表明两者具有可比性，而非证明手表更优。

测试组也存在明显的局限性。已经服用降压药或患有心脏病的人被有意排除在外，因此这并不能说明手表能否追踪治疗效果。三分之一的入组志愿者退出了分析，其中75人是因为他们的动态监测仪数据缺失或不完整，通常是因为他们在睡觉时摘下了袖带。所有参与者均在美国，且仅测试了一款手表型号。

该研究由谷歌母公司Alphabet资助，其16位作者中有15位是Alphabet员工。作者本人列出了下一个障碍：进行随机试验，证明该警报能够发现那些原本会被漏诊的人，并且这能改善他们的健康状况。谷歌研究的Paolo Di Achille和Ming-Zher Poh在一篇关于该论文的公司博文中写道：“基于智能手表的高血压筛查并非旨在取代标准的临床臂式袖带，或提供明确的独立医学诊断。”

关于智能手表血压检测的常见问题

智能手表能在没有袖带的情况下测量血压吗？

不能给出精确读数。像这样的系统利用手表的光学脉搏传感器和加速度计来估计某人的血压是否在数天内持续偏高，而不是给出收缩压和舒张压数值。阳性结果旨在促使佩戴者进行经过验证的袖带测量。

智能手表检测高血压的准确度如何？

在这项研究中，以24小时动态监测为基准，谷歌系统捕捉到了65.8%的高血压患者，并正确排除了90.0%的非高血压患者。它标记出的人中，大约五分之四确实患有高血压。

什么是24小时动态血压监测？

这是一种便携式袖带，需要佩戴一整天和一夜，它会以固定间隔自动充气。由于它平均了日常生活中的数十次读数，包括睡眠期间，医生将其视为确认高血压最可靠的方法。

什么血压值算作高血压？

阈值取决于测量方式。该研究遵循国际指南，将高血压定义为24小时平均血压达到或超过130/80 mmHg，单次诊室读数达到或超过140/90，以及家庭平均血压达到或超过135/85。

该论文于2026年11月5日作为加速预览在线发表在《自然》杂志上，此前其预印本于2025年12月发布。谷歌表示，这项工作有助于为其Google Health应用中的血压趋势功能提供信息，同时将论文中的方法描述为探索性研究。作者表示，接下来需要在更大、更具国际性的群体中进行验证，随后进行随机试验。在此之前，袖带仍需绑在手臂上，而手表的工作是促使人们去使用它。

参考文献：Di Achille et al., “Opportunistically Detecting Signs of Hypertension on a Consumer Smartwatch,” Nature, 2026. DOI: 10.1038/s41586-026-11336-3

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