人工智能化的远程心电监测在心血管疾病中的应用

吕煜焱 丁思霄 赵逸凡 熊婧 张毅 朱梦云 刘伟静 彭文辉 姚建华 陈维 徐亚伟

200072 上海市第十人民医院心内科

据《中国心血管病报告2018》报道，我国心血管病患病率及死亡率仍处于上升阶段，心血管病患病人数2.9亿，心血管死亡占所有疾病死亡的40%以上，居首位，高于肿瘤和其他疾病[1]。其中，急性冠状动脉综合征和严重的心律失常最值得关注，其发生突然，难以预测。若能早期捕捉及检测到心电数据并提醒患者及时就诊，可以显著降低心血管死亡。

1 人工智能化的远程心电监测技术

远程心电监测是利用通信、互联网等现代信息传输技术，将患者的心电图仪器记录到的心电数据实时采集、远距离传输到心电诊断中心，进行实时诊断分析，并对危急值进行自动报警。随着科技水平发展，远程心电监测技术先后经历了电话传输心电监测系统、基于个人电脑的远程心电监测系统、基于互联网的远程心电监测系统、无线远程心电监测系统以及便携式心电监测系统[2]。

远程心电监测心电数据传输不受时间、地点限制，数据传输速度快，保真度高。基于上千万心电数据片段训练的人工智能(artificial intelligence，AI)分析算法，可以准确识别每次心跳异常，实时预警。AI技术的参与，可使远程心电监测系统医疗服务效率大大提高。提升监测敏感性与时效性，规避一定医疗纠纷；拓展了医疗服务边界，不受医院场地限制；同时降低了基层医生的技能需求。然而，AI的准确性和特异性仍有待进一步完善，这也是近年来人工智能化远程心电监测的研究热点。通过智能可穿戴设备联合AI，实现智能化远程心电监测终端和云端大数据平台，将移动可穿戴设备作为心电信号采集和传输的桥端，通过采集穿戴者心电信号并利用无线通讯技术将心电信号实时传输至心电诊断中心后，基于大数据训练的人工智能化心电诊断系统通过高效准确的大数据比对，从而实现无地域、无时间限制的全天候实时采集与监测。此外，为保证AI的准确性和特异性，可配备全职医生团队对预警心电信号进行分析，从而提供双重保障。

2 人工智能化远程心电监测在心血管疾病中的临床应用

人工智能化远程心电监测在心血管疾病中的应用已越来越多，并已成为近年来的研究热点。移动设备(如移动电话、移动监测设备和个人数据支持等)的创新、研究和实施促进支持了医疗和公共卫生实践，尤其是在预防、心脏康复和教育领域。同时，伴随着智能手机应用程序的“爆发式增长”、全球定位系统(GPS)、5G通讯技术和蓝牙技术的进一步发展，也可涉及更复杂的应用策略，如心血管疾病预警等。目前，远程心电监测适用于高危心源性猝死的患者，各种偶发或阵发的心律失常，不明原因的心悸、胸闷、胸痛，围术期患者，心脏康复患者，监测抗心律失常药物疗效的患者等。

2.1 人工智能化远程心电监测在冠心病中的应用

统计显示，多数ST段抬高型心肌梗死(ST-elevated myocardial infarction，STEMI)患者死于院外。2017年欧洲心脏病学会[3]和2013年美国心脏病学会[4]分别发表的关于STEMI的管理指南中指出，影响患者再灌注的主要原因是就医延迟、院内延迟及区域间差异。我国STEMI现状也类似。因此，降低STEMI患者死亡率的关键是缩短患者呼救时间(就医延迟和院内延迟)和改善区域不平衡[5]。监测设备的使用和人工智能平台的建立，为缩短呼救时间和平衡区域间的治疗差异提供了可能。我们前期成功申请到国家科技部“数字化诊疗装备研发”项目(急性心肌梗死的数字化诊疗解决方案)，联合国内多家心电高科技公司进行科技攻关。针对高、中、低危患者给予不同的可穿戴设备进行远程心电监测，将患者心电图实时发送至云平台并进行人工智能化的自动预警，如果疑似STEMI，可得到早期诊断和及时处理。同时可结合移动PACS系统(远程会诊系统、远程信息传输系统、实时影像传输系统等)，从而缩短患者救治时间并改善区域间救治不平衡。我们项目合作单位的初步临床研发结果显示，2017年，25万人次的心电记录，250亿次心动分析中，系统自动识别1 043万次异常报警，并筛选出符合危机预警标准的进行电话预警(预警电话呼出17.96万次)，预警患者38万人次。其中，危急值预警总数为38 080例，其中ST-T改变27 399例(占72.0%，图1)，共抢救了218例患者，其中急性冠状动脉综合征36例(尚未发表数据，表1)。我院心电诊断中心数据显示，2017年1月1日至2018年10月31日共有效戴机6 533例，成功实现了实时电话预警3 852次(尚未发表数据)。因此，随着远程心电监测系统应用范围的扩大，相信会有更多患者从中获益。

图1 2017年度危急值预警分类构成比(数据来自项目合作单位)

表1 2017年度远程心电监测危急值统计a

此外，急性心肌梗死患者开通血管后，容易出现室性期前收缩、室性心动过速、心室颤动等，也可引起缓慢性心律失常。远程心电监测系统的应用使患者术后心电信息及时发送并处理，挽救了许多患者生命。

2.2 人工智能化远程心电监测在心律失常中的应用

心律失常是常见的心血管疾病，室性心动过速/心室扑动/心室颤动和心脏骤停是引起心源性猝死的主要原因，已成为青壮年人群的主要杀手[6]。2017年美国心脏病学会在预防心源性猝死的指南中指出，针对心源性猝死高危患者，如尚未达到植入式心律转复除颤仪(implantable cardioverter-defibrillator，ICD)植入指征，或有ICD植入指征但存在ICD禁忌证的患者，建议使用可穿戴式远程心电监测系统，可及时发现并处理[7]。此外，还可用于围术期监测及抗心律失常药物疗效观察。在ICD植入患者的随访中发现，远程家庭监控系统的心律失常发生和报告方面，较传统随访方式更快捷安全[8]。我们项目合作单位的数据也显示，2017年通过人工智能化远程心电监测预警室性心动过速6 337例(占16.6%)，成功抢救了室性心动过速/心室扑动/心室颤动共120例，各类停搏33例(表1)。

此外，远程心电监测系统显著提高了心房颤动的检出率[9]。而心房颤动的后续治疗主要包括药物治疗和导管消融术。在药物治疗中，患者服用抗心律失常药物一般需要3～7 d才能发挥疗效，此时可通过远程心电监测来观察药物疗效，调整药物剂量及方案。在导管消融治疗中，可通过远程心电监测进行术后随访，观察患者是否完全消除心房颤动。通过远程心电监测可更早地发现术后复发，使患者尽早接受进一步治疗，从而提高患者生活质量[10]。

心力衰竭是各种器质性心血管疾病的最终转归。心力衰竭患者常会表现出心律失常(心房颤动、室性期前收缩、室性心动过速、心室颤动等)，使心功能进一步受损[11]。利用远程心电监测，可及时预警病情变化，从而调整治疗方案，有效减少急诊及入院率[12]。《中国心力衰竭诊断和治疗指南2018》指出，通过心脏再同步治疗(cardiac resynchronization therapy，CRT)可纠正心力衰竭患者的心脏失同步以改善心力衰竭，或采用ICD治疗预防心源性猝死。2011年CONNECT研究对1 997例植入ICD或CRT-D的患者进行了15个月随访，发现远程心电监测组的医生临床决策时间与传统随访组相比显著缩短(4.6 d比22 d，P<0.01)，并极大程度促进了心律失常的检出率[13]。因此，2015年心律协会推荐远程心电监测为所有器械治疗随访的Ⅰ类适应证[14]。

2.3 人工智能化远程心电监测在心脏康复中的应用

心脏康复治疗是促进心血管疾病二级预防，也是所有心血管疾病患者护理的重要组成部分[15]。心脏康复治疗主要包括运动干预、社交干预和心理干预。美国心脏病学会和世界各地心肺康复学组均推荐远程心电监测下的运动干预，而且运动前也需要进行远程心电监测[15-16]。

3 小结和展望

AI技术的加入，使远程心电网络的价值得到进一步体现。对于个人而言，首先是就近得到优质医疗资源的诊疗，更加便捷；其次，提前筛查尽早诊治，降低心血管疾病危害；此外，转诊绿色通道，减少等待时间，减少开支。对于医院而言，扩大优质医疗资源区域影响力与社会价值；第二，提高基层医疗机构及医生的技术水平，提升百姓信任度；第三，通过基层首诊与转诊模式，缓解就医压力，提升医疗资源利用率。对于政府而言，符合中央政策，有助于实现国家医疗改革目标；检验结果互认，降低医保开支，更好地利用资金与资源；最后构建区域心血管预警网络，降低心血管疾病死亡率，造福百姓。

然而，人工智能化远程实时心电监测也存在一些问题和局限性。首先，缺乏有效科学依据。技术的快速发展和竞争激烈的商业化市场导致许多技术缺乏证据。为了促进临床医生和患者对这些技术的参与，需先进行明确验证。目前正在发表和进行的越来越多临床试验旨在进行验证、并缩小不同技术之间的差距。其次，在线安全隐患。随着技术的发展，有可能会失去隐私权，这可能会对个人产生影响。第三，长期影响目前未知。用户参与程度会随着时间推移而减弱，因此，需明确对健康的好处是否会长期持续下去，或者研究维护策略以确保参与度。另外，还需要探索程序最佳组合和成本效益问题，以帮助医疗服务提供商确定是否、何时以及如何将这些技术纳入当前的医疗服务中。

人工智能化远程实时心电监测提供了无与伦比的机会，可以改变医疗保健的提供方式，从而改善医疗服务，为患者及医护人员提供便捷，降低医疗成本，改善临床预后。与传统医疗模式相比，人工智能化远程实时心电监测可提高效率和结果，可更有效地提供行为改变干预措施。但是，仍需要进一步和持续的临床研究来确定人工智能化远程实时心电监测的功效和成本效益，以及如何将其转化为对患者真正可靠、有效的防治手段。

利益冲突：无