一、技术可行性分析
生理信号监测
胃酸反流检测：通过腕部pH传感器（如柔性电极）监测皮肤表面酸碱度变化，间接反映胃酸反流频率1。
食管蠕动评估：结合加速度传感器分析吞咽动作频率及规律性，辅助判断食管动力异常。
症状关联算法
用户手动记录烧心、反酸等症状时间，与生理数据（如心率变异性、皮肤电活动）建立关联模型，提升诊断特异性1。
二、功能设计建议
核心功能模块
实时监测：
24小时连续采集腕部pH值、体动数据，通过AI算法识别异常反流事件1。
振动提醒用户记录症状（如烧心发作），优化数据关联性。
风险预警：
结合历史数据生成风险评分（如“高反流风险”），建议就医或调整饮食2。
辅助功能扩展
用药提醒：根据反流频率自动提示质子泵抑制剂（PPI）服用时间1。
饮食建议：基于用户症状触发记录（如咖啡因摄入后反酸），生成个性化禁忌清单。
三、临床验证与局限性
验证路径
与医院合作开展对照试验，将手表数据与胃镜、24小时pH监测结果比对，优化算法敏感度2。
针对非糜烂性反流病（NERD）患者，需联合胆汁监测数据以提高检出率。
技术限制
无法替代胃镜活检或幽门螺杆菌检测，需明确标注“辅助
37 人已参与
支持
反对
