核心观点

1智能戒指依托指端高稳定性生理信号采集优势，结合多模态传感与AI算法迭代，实现了医疗级生理参数监测，是可穿戴医疗设备的重要技术革新。

2智能戒指构建了微型化多传感集成、分层信号降噪、端侧智能计算的完整技术体系，有效解决了传统腕部设备运动伪影大、信号信噪比低的行业痛点。

3智能戒指在心血管、血氧、睡眠监测领域具备明确临床应用价值，可弥补院内瞬时检测的短板，但仍存在算法不透明、场景适配有限、行业标准缺失等临床落地难题。

智能戒指的研发进展和临床应用价值

▲ 图1 智能戒指

引言

随着数字医疗与居家健康监测需求持续增长，可穿戴医疗设备逐步从消费级健康监测向临床级辅助诊断转型。相较于传统智能手表等腕部设备，智能戒指佩戴位置固定、指端血管密集、肌肉运动干扰少，可采集更高信噪比的生理信号，具备天然的医疗监测优势。依托传感器微型化、信号处理技术与端侧AI算法的快速迭代，智能戒指可实现心率、血氧、睡眠、心血管状态等生理指标的连续无感监测，广泛适用于慢病管理、睡眠障碍筛查、心血管风险预警等场景。本文系统梳理智能戒指的核心技术原理、最新研发进展，分析其临床应用价值与现存局限，为其临床规模化落地与技术优化提供参考。

1智能戒指核心研发与技术原理

智能戒指的技术核心是在微型化硬件空间内，实现多模态生理信号高保真采集、精准降噪与临床级参数解析，整体技术体系包含传感采集、信号处理、AI算法与端侧低功耗计算四大模块。

1.1 多模态微型传感器集成技术

当前主流医疗级智能戒指以光电容积脉搏波（PPG）传感器为核心，集成ECG心电传感器、三轴加速度计、陀螺仪与皮肤温度传感器，形成多模态传感阵列。基于朗伯-比尔定律，不同波长LED光源可特异性捕捉血氧、脉搏生理信号：绿光（525nm）精准采集脉搏波动信号，用于心率测算；红光（660nm）与红外光（940nm）配对采集信号，通过双波长比值法计算血氧饱和度。ECG传感器可同步捕捉心电信号，与PPG信号形成交叉验证；运动传感器实时监测佩戴位移与肢体活动状态，为运动伪影剔除提供基准数据，从硬件层面保障动态场景下的信号采集精度。

1.2 多层级信号降噪与数据处理技术

指端原始PPG信号易受环境光、工频干扰、肢体运动影响，需通过硬件与算法协同降噪。硬件层面通过差分光电检测、环境光主动消除、遮光封装设计，可降低约40%的原始噪声。算法层面采用自适应滤波匹配运动干扰特征，结合小波去噪、陷波滤波剔除高频噪声与工频干扰。针对传统滤波无法处理的非线性运动伪影，行业普遍采用1D卷积神经网络AI降噪模型，融合时序PPG信号与运动特征，大幅提升复杂场景下的信号纯度，使动态心率监测准确率提升至95%以上。

1.3 多模态AI融合算法与端侧计算

医疗级参数提取依赖多模态数据融合算法。心血管监测场景中，算法通过解析PPG脉搏波传导时间、波形特征，结合ECG心电时序信号，可推算血压波动、血管弹性等血流动力学参数，实现连续趋势监测。血氧监测通过低灌注信号补偿算法，修正肢体末端供血不足导致的测量偏差，将误差控制在医疗设备允许的±2%标准内。睡眠监测则融合心率变异性、身体微动、皮肤温度三类特征，实现精准睡眠分期。同时，设备采用低功耗RISC-V架构芯片，通过动态采样调频、任务分时休眠的端侧计算策略，平衡医疗级监测精度与长期续航能力，满足连续居家监测需求。

2智能戒指的临床应用价值

相较于院内单点式检测设备与传统腕部可穿戴设备，智能戒指具备长期连续监测、无感佩戴、高信号稳定性的核心优势，在心血管疾病筛查、血氧监测、睡眠障碍评估三大领域具备重要临床辅助价值。

2.1 心血管疾病连续风险预警

院内常规心电图、血压检测仅能捕捉瞬时生理状态，易漏诊阵发性心律失常、夜间血压异常等一过性心血管风险。

心率与心率变异性验证：多项大规模验证研究证实了智能戒指心脏监测结果的准确性。有研究表明，其心率变异性检测的相关系数高于 0.9。有研究测得心率决定系数r2=0.996，心率变异性决定系数r2=0.980。研究同时发现监测精度存在年龄差异，在青年与老年人群中表现有所不同。针对 25 名受试者开展的研究显示，CART-I 智能指环在心律失常检测方面表现优异：总体检测灵敏度达 94%，其中心室颤动检测灵敏度为 100%，室性心动过速检测灵敏度为 90%；心律失常发作时长检测的组内相关系数为 0.998。在血压监测方面，以 89 名健康成年人为对象，对一款无袖带智能指环系统完成验证。该设备监测偏差极小（收缩压：0.16±5.90 毫米汞柱，舒张压：-0.07±4.68 毫米汞柱），相关系数达0.94~0.95。

智能戒指的研发进展和临床应用价值

▲ 图2 智能心电监测戒指

2.2 血氧监测与睡眠呼吸暂停筛查

智能戒指夜间佩戴稳固、信号稳定，是睡眠血氧监测的理想设备。临床对照研究显示，其血氧监测数据与医用指夹式血氧仪相关系数r=0.91，平均偏差仅1.04%，符合医疗级监测标准。基于连续血氧波动与心率耦合特征，设备可精准计算呼吸暂停低通气指数（AHI），筛查睡眠呼吸暂停综合征。区别于睡眠金标准多导睡眠图（PSG）需院内检测、成本高、依从性低的弊端，智能戒指可实现居家多晚连续监测，规避环境干扰与首夜效应，为睡眠呼吸暂停疾病的初步筛查、分级干预提供可靠依据，同时可用于慢病患者、术后人群的居家低氧风险动态监测。

2.3 睡眠状态精准评估与随访

依托多模态融合算法，智能戒指睡眠分期准确率最高可达91.7%，接近专业PSG检测水平，可精准区分浅睡、深睡、快速眼动睡眠阶段。通过长期连续采集睡眠结构、夜间心率、血氧波动数据，可客观评估失眠、睡眠碎片化等睡眠障碍问题。相较于单次院内PSG检测，其长期监测数据更能反映患者真实睡眠状态，可为睡眠疾病诊疗、慢病合并睡眠紊乱患者的综合管理、康复效果随访提供持续、客观的量化支撑。

有来自国外的荟萃分析纳入107项研究，研究样本量约10万人。其中睡眠相关研究占比47.7%，非睡眠类临床应用研究占比52.3%，两类研究分布均衡。智能戒指具备极高的检测准确度：心率决定系数r²=0.996，心率变异性决定系数r²=0.980，睡眠监测灵敏度达93%~96%。同时，智能戒指具备疾病早期预测能力，可提前2.75天预警新冠病毒感染（灵敏度82%）、提前7周预测炎症性肠病发作（准确率72%）、提前3~7天识别双相情感障碍发作（灵敏度79%）。结论：智能戒指已发展为具备疾病早期筛查能力的临床辅助工具。

3现存挑战与展望

目前智能戒指仍存在多项临床落地短板：一是场景适配性有限，剧烈运动、肢体低灌注场景下测量精度有所下降，且现有临床验证多基于健康年轻人群，对老年、慢病群体的适用性不足；二是算法透明度较低，多数厂商未公开核心算法逻辑，存在“算法黑箱”，限制临床数据采信；三是硬件存在物理局限，电池续航、佩戴适配性不足，易出现监测断档与佩戴不适问题；四是行业标准缺失，暂无统一的精度规范、检测标准与临床应用指南，制约规模化临床落地。

未来智能戒指将朝着高精度、个体化、标准化、全场景的方向迭代。传感器微型化、AI自适应算法优化将进一步提升复杂场景与不同人群的监测精度；低功耗芯片技术升级将延长连续监测时长；随着行业标准的完善与临床验证体系的规范化，智能戒指将深度融入数字医疗体系，成为疾病早期筛查、慢病长期管理、居家健康监护的核心辅助设备。

参考文献

1. Gong EJ, Bang CS, Lee JJ, Baik GH. Smart Ring in Clinical Medicine: A Systematic Review. Biomimetics. 2025;10(12):819. Accessed May 15, 2026.

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4. RingConn Official Technical Blog. Why finger-based PPG signals are more accurate than wrist-worn devices. RingConn Website. March 2026. Accessed May 20, 2026.

5. Texas Instruments. Intelligent Adornments: Unveiling the Diverse Features of Smart Rings. TIJER. 2026. Accessed May 18, 2026.

本文由广州佳誉医疗器械有限公司/佛山浩扬医疗器械有限公司联合编辑