可穿戴设备在急性心肌梗死院前急救中应用的研究进展

彭希，石泽亚，陈华丽，张艳，李利花

·科研综述·

可穿戴设备在急性心肌梗死院前急救中应用的研究进展

彭希，石泽亚*，陈华丽，张艳，李利花

湖南省人民医院（湖南师范大学附属第一医院），湖南 410005

综述可穿戴设备在急性心肌梗死病人院前急救中的应用现状，包括心电监测、风险预测、紧急救护、呼救定位、信息交互等方面，并提出了可穿戴设备在院前急救中需要克服的挑战及发展方向，以期提高急性心肌梗死病人急救效率，助力院前急救服务体系建设。

急性心肌梗死；可穿戴设备；院前急救；远程监测；风险预测；综述

急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI）是冠心病最严重、最凶险的类型，其发病率、病死率及致残率极高[1]。AMI的救治具有明显的时效性，研究指出，再灌注治疗每延迟1 h，病人病死率将增加10%[2]。因此，迅速、高效的院前急救对降低AMI病人死亡率，改善病人预后至关重要。胸痛中心经过10余年的建设在缩短AMI病人的救治时间方面取得了显著成效[3⁃4]，但AMI死亡率仍持续徘徊在10%左右[5]。究其原因：一方面，当前的急救网络存在从病人出现症状到获得救治过程中的时间延误；另一方面，目前的急救模式无法深入高风险人群，不能做到及时预警、及早干预[6]。随着“互联网+”、物联网、人工智能、可穿戴设备、5G技术等信息技术的深入发展，移动医疗技术将改变传统的疾病诊治方式，使得AMI的救治更加及时、高效。可穿戴设备凭借实时监测、即时通信、准确定位、远程传输、风险预测等优势，在院前急救中发挥着重要作用[7⁃9]。借助可穿戴设备可为AMI高危人群早期预警、一键呼救和及时救治提供有效支持，有望提升AMI院前急救时效，提高AMI救治成功率。现对可穿戴设备在AMI院前急救中的相关研究进行综述，以期助力院前急救服务体系建设。

1 可穿戴设备在院前急救中的应用

1.1　可穿戴设备在AMI病人心电监测中的应用

心肌梗死的发作具有突然性和致命性，在疾病早期通常伴随着心肌电生理改变[10]，因此日常心电监测对于早期发现和及时治疗AMI非常重要。传统的心电图机只能记录病人在某一时段的心电活动，难以捕捉到心电异常的情况以作为有效的诊断依据，而动态心电图可连续记录病人24 h心电活动的全过程，相较于常规心电图机在发现病人心肌缺血、心律失常等异常情况方面的能力有了极大提升。但传统的动态心电图缺乏数据传输及分析功能，无法及时反馈病人异常情况[11]。美国Cardionet移动心脏门诊遥测系统在动态心电图的技术基础上，增加了无线通信和数据分析系统，在连续监测心电的同时自动识别心律失常，并即时传输异常节律，以便及时治疗[12]。针对需要长期、连续进行心电监测的病人，植入式传感记录仪可提供远程监测，早期识别异常心律[13]，但侵入性操作的安全性、监测设备的准确度及技术成本使其应用受到了阻碍。在国内多参数监护仪以其小巧、便携、精准的优势，广泛应用于急诊室、救护车等多种医用场合，在帮助临床发现问题以保障AMI病人的生命安全方面具有重要的临床应用价值[14]。未来的心电监测仪器将向无线传感、多种参数、人工智能预警的方向发展，为AMI病人提供高效、便捷的诊疗服务。

1.2　可穿戴设备在AMI病人风险预测中的应用

AMI具有起病急、进展快、预后差的特点，严重威胁人们健康。目前，传统诊断方法无法及时诊断AMI，使病人错过最佳救治时机。随着可穿戴设备、大数据分析、机器学习等技术的发展，为创新疾病诊断模式提供了条件。王觅也等[15]提出了基于人工智能的心肌梗死风险预测辅助决策系统，该系统通过数据采集模块、数据分析模块完成数据的采集与处理，再由心肌梗死预测模块判断心肌梗死发生的概率，当概率超过预设阈值时则触发报警，为AMI风险分析与辅助决策提供了便利。但该系统主要应用于院内病人，无法为院外AMI病人提供诊疗服务。Chowdhury等[16]设计了可穿戴式实时检测心脏病发作的预警系统，由传感器将采集的心电信号传输到预警模块，该模块通过机器学习算法检测到心脏病发作事件后，立即将病人位置和警报信息发送给紧急联系人以便医疗团队实施救治，有效缩短了病人院前急救延迟时间。

1.3　可穿戴设备在AMI病人院前紧急救护中的应用

心脏性猝死（sudden cardiac death，SCD）是AMI最严重的并发症[17]。发生心搏骤停后的“黄金救治时间”仅有 4～6 min，抢救时间每延迟1 min,其生存率会降低7%～10%[18]。研究表明，在1 min内实施心肺复苏术（CPR），3～5 min内进行自动体外除颤器（automated external defibrillators，AED）除颤，可使心搏骤停病人存活率达50%～70%[19]。然而专业的急救人员无法在4～6 min到达现场施救，可穿戴技术的发展为AMI院前紧急救护提供了可能。2006年，Kramer⁃Johansen 等[20]使用带有内置加速度计和压力传感器的反馈设备进行心肺复苏，该设备可以提供有关胸部按压深度、频率和强度的数据，反馈形式主要是听觉反馈（语音提示）和视觉反馈（显示按压波形），结果显示，使用听觉⁃视觉反馈设备后提升了救援人员心肺复苏的质量。智能手表作为热门的可穿戴设备，也可以用于反馈心肺复苏的效果。Ahn等[21]开发了一款安装在智能手表上的应用程序，该应用程序根据佩戴者胸外按压深度，以不同颜色的形式给出视觉反馈，佩戴者通过智能手表的振动接收按压频率的反馈，但按压过程中可能存在由于运动而难以感知振动的情况。当然这一研究是使用人体模型进行的模拟训练，应用于院前急救中可能需要考虑现场环境的各种因素，同时面临紧急的情况，施救者可能需要操作更为简便、快捷的可穿戴设备。

80%的病人发生院外心搏骤停（out⁃of⁃hospital cardiac arrest，OHCA）是由心室颤动引起[22]，早期进行AED除颤对于提高OHCA病人的存活率十分重要。目前，我国正在逐步推广公众启动除颤项目，但存在AED使用率低、数量不足、配置不平衡等问题[18]。如何在旁观者不会使用AED、AED无法获得甚至病人独自1人的紧急情况下提供即时除颤，可穿戴除颤器很好地解决了AMI病人SCD的预防难题。LifeVest 4000是一种可穿戴式除颤器（wearable cardioverter⁃defibrillator，WCD），它将长期心电监测系统与AED相结合，当系统监测到危及生命的心律失常，如室性心动过速或心室颤动时便会发出警报并进行电除颤[23]。可穿戴式除颤器在欧美国家已经得到了广泛的应用，其安全性和除颤有效性已被多项临床研究所证实[24⁃26]。2018年，我国开展了应用可穿戴式除颤器的多中心研究，但病人穿戴依从性不佳，穿戴依从性是可穿戴式除颤器发挥预防SCD的重要保障，因此，应加强高危病人对可穿戴式除颤器的认识，并积极推广该穿戴设备在临床中的应用。

1.4　可穿戴设备在AMI病人呼救定位中的应用

美国心脏协会提出急救生存链第一环是尽早识别、呼救以启动应急系统，即在对病情初步判断后拨打“120”或当地急救电话[27]。但传统“120”呼救方式有着诸多弊端，在“120”电话呼救过程中存在摘机迟缓、非呼救电话大量占用“120”专线、语言沟通不畅难以获取病人准确位置信息等问题[28⁃30]。对于AMI病人来说，最大的弊端在于突发剧烈胸痛时，病人无法清晰表述现场位置与发病情况，突发心搏骤停时甚至无法主动呼救“120”[31]。陈士奇等[32]研发了一种智能应急呼救系统，该系统可以监测人体健康状态，当佩戴者发生危险时，系统可自动向“120”和家属报警，同时发送病人定位信息，使病人及时获救。不过该呼救系统尚未接入“120”急救体系，未来可以进一步探索研究与“120”急救网络连接的机制。丹麦实施了公民响应系统，该系统使用智能手机应用程序进行调度，并与紧急调度中心及AED网络相连，当病人怀疑发生OHCA，调度中心会激活紧急医疗服务系统以及半径1.8 km内的公民响应者，收到警报的公民响应者被派遣直接前往OHCA发生的地点，实施心肺复苏或获取AED[33]。该研究将应用程序接入急救系统，同时将志愿者作为院前急救响应系统中重要的一环，值得参考借鉴。

1.5　可穿戴设备在AMI病人院前急救信息交互中的应用

调查显示，我国AMI病人中约有71%为老年人[1]。老年AMI病人由于年龄大、记忆力下降、身体机能衰退等因素，在急救过程中采集病史资料时存在难度[34]，且目前我国“120”救护车与医院急诊科之间存在信息壁垒，无法共享病人病情资料，不仅严重影响了急救效率，也成为急救发展的重要瓶颈[35]。随着5G技术、智能穿戴、物联网及区块链技术在医疗健康领域的迅速应用，使得院前院内急救无缝、高效链接成为可能。在美国，78%的医生都在使用经过认证的电子健康记录（electronic health record，EHR）系统[36]。Wang等[37]首次提出将可穿戴设备中记录的移动数据与EHR系统联为一体，调整并统一设计了系统的框架。Alpert等[38]研究了图形界面在显示病人智能手表的健康数据与EHR系统集成方面的可用性，结果显示，图形界面在文本的可读性和界面的快速响应时间方面获得了较高的评价。这意味着病人在紧急就诊时，可穿戴设备采集的生理数据有望通过EHR系统直接反馈给接诊医生，节约询问病史时间，提高急救效率。国外许多医疗机构已经开始将可穿戴设备数据集成到病人门户中，同时不断增强可穿戴健康技术，并使医疗系统实现EHR集成[39]。我国也在积极推进院前急救电子病历结构化建设，构建以电子病历为基础的数据共享、集成高效的急救信息平台[6, 40⁃41]，但由于数据隐私、网络安全及系统兼容等问题，可穿戴设备产生的数据、上传到互联网云端的信息与医院信息系统还无法实现对接。

2 挑战与展望

2.1　数据采集的准确性、可靠性

可穿戴设备采集的生理指标等数据是指导急救人员进行临床决策的主要来源，不准确的数据比没有数据危害更大，因此，数据的准确性及可靠性尤为重要。许多研究质疑可穿戴传感器数据的准确性和软件算法的可靠性。有研究验证发现，市场上不同可穿戴产品在不同的场景下，腕表式心率检测设备的准确性各不相同[42]。Feehan等[43]在一项纳入67项研究的Meta分析中表明，可穿戴设备Fitbit在步数测量方面的准确度还有待考究。在美国由食品药品监督管理局（FDA）对医疗级传感器进行监管，目前国内缺乏明确的监管政策来统一业内标准，只有设备的准确度与可靠性能够与医疗设备相媲美，可穿戴式监测技术在健康领域才有广阔的发展前景。

2.2　数据传输的快速性和数据共享的标准性

AMI的院前急救响应过程本身就对救治时效性有很高要求，因此，如何在保障病人救治效果的前提下，设备快速获得病人多参数体征数据，快速将采集到的生理参数转化为急救决策建议，快速将现场急救数据传输到对应的医疗急救机构，提升AMI病人在院前急救过程中的时效性，是可穿戴技术在院前急救响应中必须应对的挑战。胸痛中心的建设为AMI病人提供了快速诊疗通道，其区域协同理念是一个需要多机构互相协作、共同参与的急救模式[44]，需要在急救数据传输和共享方面开展进一步研究。未来可构建全域、全民、全程的急救数据传输与共享标准化体系，建立紧密的AMI区域协同信息化救治体系，全面覆盖高危人群，从标准层面及规范层面打通急救全过程数据交互的信息壁垒，进一步提升AMI急救水平。

2.3　可穿戴设备穿戴的依从性及功能兼容性

可穿戴设备能否在AMI病人发生紧急情况时，迅速启动急救响应系统，关键在于病人当时是否佩戴设备。而可穿戴设备的外形尺寸、电池续航、结构材料、易用程度等都是病人能否长期依从穿戴的影响因素[45]。不少研究应用实时行为改变技术，通过动态评估病人需求，并在一定时间内给予适当干预，以促进病人的行为依从性[46⁃47]，但如何维持病人长期行为改变的能力仍然是一个问题。还有学者利用技术接受模型了解人们对可穿戴技术的接受程度和使用想法，结果显示，感知的有用性、兼容性、促进条件和自我报告的健康状况显著影响人们的使用意愿[48]。因此，在未来可穿戴设备技术的设计和研发过程中，应关注病人的具体需求，给予病人良好的佩戴体验感，提高病人对可穿戴系统的依从性。目前，可穿戴设备功能单一，主要集中在健康监测层面，许多功能的实现还依赖于智能手机，很少有可穿戴医疗设备有效集成多种功能[49]。可穿戴设备的兼容性相对较差，在与急救医疗系统端口对接及兼容互通上仍需进一步研究。

3 小结

可穿戴设备在院前急救医疗领域中的应用还处于不断发展的阶段，随着人口老龄化进程的加速，病人驱动的急救信息化时代即将到来，未来在AMI的院前急救方面将带来巨大益处。但可穿戴技术在急救实践中还存在一些挑战，特别是在数据的准确性、可靠性，数据传输的速度、共享的程度，病人对可穿戴设备的依从性、产品的兼容性等方面。随着传感设备和信息技术的不断发展，可穿戴设备将获得更复杂多元的功能，并成为院前急救中不可或缺的一部分。

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Research progress on application of wearable devices in pre⁃hospital emergency care in acute myocardial infarction

PENGXi, SHIZeya, CHENHuali, ZHANGYan, LILihua

Hunan Provincial People's Hospital (The First Affiliated Hospital of Hunan Normal University), Hunan 410005 China

acute myocardial infarction； wearable devices； pre-hospital emergency； remote monitoring； risk prediction； review

SHI Zeya, E⁃mail: 675740759@qq.com

湖南创新型省份建设专项项目，编号：2022JJ70098；长沙市科技计划项目，编号：kq2202444

彭希，主管护师，硕士

石泽亚，E⁃mail：675740759@qq.com

彭希,石泽亚,陈华丽,等.可穿戴设备在急性心肌梗死院前急救中应用的研究进展[J].护理研究,2023,37(21):3869⁃3873.

10.12102/j.issn.1009-6493.2023.21.013

（2022-11-28；

2023-07-31）

（本文编辑 崔晓芳）