人工智能在心律失常领域中的应用进展2024.docx

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1、人工智能在心律失常领域中的应用进展2024摘要：近年来，随着机器学习等人工智能方法在医疗领域的广泛应用，医学诊疗模式正在发生巨大变化，其中人工智能在心律失常诊疗过程中的应用值得重点关注。文章着重阐述人工智能在心律失常预测及识别、心脏电生理设备研发与改良、心律失常疾病治疗等方面的进展，展望人工智能在心律失常预警、诊断和治疗方面的广阔应用前景，同时探讨其所面临的挑战。关键词：人工智能；心律失常；机器学习；深度学习；心脏电生理自20世纪50年代提出人工智能(artificialintelligence,AI)概念，AI技术已广泛应用于包括医学影像判读、疾病诊断和药品研发等多种医学领域。随着机器学习(

2、machinelearning,ML)算法的不断进步与更新迭代，AI技术结合电子病历等临床大数据，将医学推进了AI医学的全新时代，本文将对AI在心律失常领域的应用进展、面临的挑战和未来发展方向进行述评。1、心律失常的预测与识别心电图是记录心脏电活动的经典方法，是诊断心律失常的重要无创性检查技术。心律失常领域中的大多数AI应用是对心脏电活动信号的自动化分析。自心电图数字化以来，以机器学习为代表的AI技术便被应用于对大量心电图数据进行采集、特征提取及有监督的训练，实现基于机器学习的临床心电图判读口-2。近年来，随着搭载光电容积脉搏波描记（photoplethysmography,PPG）传感器的可

3、穿戴设备（如智能手表、智能手环等）的日益普及，这些设备可持续采集包括心电图在内的大量数据信息。当代AI技术不再依赖人工特征提取和人工标注，而是可以自动提取心电图特征，实现机器标注，明显提升了对心律失常检测的效率及准确率3-5。一支由美国斯坦福大学等机构组成的研究团队,利用53549例患者的91232份单导联心电图记录开发了一种深度神经网络（deepneuralnetworks,DNN）模型,可以识别包括10种心律失常在内的12种心电节律。该模型在独立测试数据集中的受试者工作特征曲线下面积（areaundertheROCcurvezAUC）为0.97,平均F1评分（即阳性预测值和灵敏度的调和平均

4、值）也高于一般心脏科医生（0.837比0.780）6o这一研究成果展示了AI技术在心电图解读领域的巨大潜力，也将AI在心律失常领域的应用场景拓宽至日常生活中，使自我监测和主动监测变得简单可行。心房颤动（atrialfibrillation,AF,简称房颤）是老年人群中常见的心律失常，因其发病隐匿，大量AF患者仅在发生卒中时才被首次确诊,因此早期识别AF并及时实施抗凝治疗对预防卒中具有重要意义。与现有经典预测模型(CHARGE-Af)相比，结合了电子健康档案和自然语言处理技术的AI预测模型显示出了更高的准确性7。目前的研究已经证实基于PPG传感器的可穿戴设备能帮助识别AF患者。美国AppleHe

5、art研究对419297名佩戴AppleWatch的参与者进行了平均117d的监测，其中2161人(0.52%)收到了不规则脉搏提醒。在后续进行心电监测并提供可分析数据的450人中，34%的参与者证实发生了房颤，阳性预测值为0.848o国内HuaweiHeart研究纳入187912例佩戴华为智能手环或智能手表的受试者并进行连续14d的监测，在收到疑似房颤通知并接受后续监测的262例受试者中，87%的受试者最终由医疗机构确诊为房颤9。另一项采用Fitbit智能手表的研究对房颤的阳性预测值高达98.2%10-11先天性长QT综合征和药物诱导的长QT综合征均可引发致命性的尖端扭转型室性心动过速(to

6、rsadedepointeszTdP)o目前，无创手段预测TdP的方法主要依赖于及时检测心电图测量中的校正QT间期(QTintervalcorrected,QTc)的逐渐延长，但其预测准确性相对较低。已有研究发现,相对于简单的QTC测量卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)模型在识别索他洛尔等药物暴露改变QT间期和先天性长QT综合征方面表现更佳11-12o鉴于大量药物(如Ia和ID类抗心律失常药以及抗抑郁、抗肿瘤、止吐药物等)均可以导致QT间期延长，且这些药物常由非心脏科医生处方，加之非心脏专科医生对这些药物可能致QT间期延长的风险认识不足且较少进行监测

7、，应用CNN模型自动早期识别QT间期延长对防止TdP发生具有重要意义。尽管AI技术在可穿戴设备普及的背景下显示出了巨大应用潜力，但由于外界干扰（如噪声）等原因的存在，目前仍不宜将AI诊断视为专业心内科医生在心律失常识别方面的完全替代口3o2、心律失常治疗临床决策支持既往心律失常起源部位的定位主要依赖于心电图分析及心内电生理标测。Nakasone等14建立了一个预测流出道心律失常来源（左侧或右侧）的深度学习（deeplearning,DL）模型，发现与传统的心电图算法相比，DL模型具有更高的预测精度。基于ML方法的心脏3D成像技术可在导管消融治疗前对心律失常起源部位进行更准确的定位。整合了CNN

8、算法的心脏磁共振明显提高了信号采集速度及图像重建质量,且较传统磁共振技术对心脏瘢痕区域的定位更加准确，为射频消融策略（如瘢痕均质化或关键峡部消融）提供了更为精确的消融靶点口5-16。虚拟心脏计算机建模技术为心律失常手术策略实施模拟提供了可能。通过分析患者心脏磁共振图像构建个体化心脏几何模型，并填充虚拟心肌细胞,进而采用不同刺激方案来诱导心律失常发作从而确定干预靶部位。目前，个体化心脏建模已应用于接受除颤器植入术的高危人群心源性猝死风险评估以及室性心动过速消融策略制定中，但仍需更大规模研究予以验证17-18oML方法还被用于预测心脏再同步化治疗结果，识别不太可能从再同步化治疗中获益的人群，进而辅

9、助同步化治疗决策19。旨在优化AF综合管理的mAFA-II研究发现通过移动医疗技术实现抗凝、症状控制以及心血管疾病和并发症管理，有助于减少老年患者的心血管不良事件20。另有研究证实，通过智能应用程序向患者推送每日用药提醒与剂量说明，能够显著提高患者依从性，减少并发症的发生21。3、心脏电生理设备的研发与改良体外自动除颤器是一种可被非专业人员使用的用于抢救心跳骤停患者的便携式医疗设备，可以快速自动识别心跳骤停患者心电图中的可电击心律并自动放电以帮助患者恢复正常窦性心律，挽救生命。体外自动除颤器的技术核心在于准确识别可电击心律，对不可电击心律的错误识SU将引起错误放电并可能导致心跳骤停恶化并危及生

10、命，这一判断过程主要依赖于内置的电击建议算法（shockadvicealgorithm,SAAI结合使用机器学习技术和心电特征提取技术是近年来提升SAA性能的主要研究方向。Nguyen等22提出一种新的SAA,该算法采用CNN进行心电图特征提取并使用Boosting分类器进行心脏节律分类，其在验证数据集的灵敏度和特异度分别为95%和99%,识别性能高于传统的SAA。另有研究显示,应用的心脏植入式电子设备采用ML算法后用于预测卒中的表现也超过了传统的CHA2DS2-VASc评分23-24。未来，结合Al技术的心脏监测及恶性心律失常预警干预设备广泛应用于有适应证的患者人群，可挽救更多生命、进一步改

11、善心血管疾病患者远期预后。4、面临的挑战和未来的发展方向AI在心律失常领域中的应用存在诸多优势：首先，AI通过对大量数据汇总、分析，可预测或迅速识别心律失常，提高诊断准确性；其次，AI技术能够基于已有数据进行分析挖掘，并实时更新诊断及治疗策略，为患者提供个性化治疗方案；第三，利用可穿戴设备结合AIz实时监测与预警，降低不良心血管事件发生风险；最后，AI的应用显著提高医疗效率，同时也降低了医疗成本等。AI的医学应用也面临着巨大挑战:首先,数据质量和数量是一个关键问题。Al在心律失常领域的应用需要大量高质量数据进行到I练和验证。收集、整理和标注这些数据是一项需要大量人工参与的复杂任务。现有的数据大

12、多基于医院收集的患者心电图，因此需要进一步扩大数据来源，包括大规模收集社区人群的心电图，以提高AI辅助诊疗工具的普适性。我国各级医院临床资料管理仍有进步空间，需要用全国多中心的高质量数据进行训练,以确保数据准确性。其次，AI学习过程透明化也存在问题。以深度学习为主的AI技术由于模型参数的复杂结构，模型推断结果的可解释性较差，未来的研发过程采用有更强可解释性的AI技术将有助于增加人们的信任程度。第三，临床接受度是另一个重要挑战。尽管AI在心律失常领域的应用具有巨大潜力，但由于担心其可能带来的误诊、漏诊等问题，医生和患者可能对这种新技术持谨慎态度。因此，提高临床接受度是必要的，可能需要培训医疗专业

13、人员，并对患者进行宣教，以帮助医务工作者和患者更好地理解和评估AI诊疗技术。最后，随着AI在医疗领域的应用越来越广泛，相关的法规和伦理问题也日益凸显。如何在保护患者隐私和权益、防止信息泄露的同时合理利用这些数据，都需要深入思考并建立相关法规和伦理准则。5结语迄今，AI在心律失常领域的应用表现出了巨大的潜力，具有广阔的应用前景，但也同样面临着一系列挑战。未来，随着多模态数据的整合与共享,以及不断更新和优化的AI算法与医疗工程的深入融合，心律失常的诊断与预测工具的准确性和适用性将不断提高。与此同时，随着实时监测和预警系统的推广以及不断深入的跨学科研究（如心律失常与其他疾病之间的关系），我们可以期待Al技术为心律失常的诊疗带来更多创新与突破。参考文献（略）