导语：本文探讨了人工智能技术在预测心脏骤停中难治性室颤方面的应用，为临床医生提供了新型、精准的干预工具，有望改善患者的存活率和生活质量，为心脏复苏领域带来了突破性的进展。
心脏骤停是全球主要死因之一，其中室颤（VF）为最常见的初始心律失常。尽管现代心肺复苏（CPR）和自动体外除颤器（AED）的应用已显著提高了生存率，但电击难治性室颤（即需要三次或更多次电击才能终止的VF）仍然是一个临床难题。目前，对于难治性VF的预测和早期干预缺乏有效的策略，限制了改善患者预后的能力。近年随着人工智能（AI）技术的发展，利用机器学习算法从心电图（ECG）中识别难治性VF展现出巨大潜力，为临床提供了新的视角和工具。
年7月，Circulation发表了一篇题为“PredictionofShock-RefractoryVentricularFibrillationDuringResuscitationofOut-of-HospitalCardiacArrest”的文章，其介绍了一种基于ECG的新算法，该算法能够预测哪些患者可能经历难治性VF，并探讨其在临床实践中的应用前景。这项研究不仅填补了现有研究的空白，还为心脏骤停的个性化治疗提供了新的科学依据。
研究方法
本研究是一项回顾性队列研究，旨在开发一种基于心电图（ECG）的算法，以预测电击难治性室颤（SR-VF）的发生。研究纳入了年至0年间在华盛顿州金县地区因VF导致的院外心脏骤停（OHCA）患者。通过随机抽样的方法，将80%的患者被分配到训练组，20%的患者构成测试组，应用随机森林分类器，结合心肺复苏期间初始电击前后的秒ECG片段，通过ECG小波变换的奇异值分解来预测是否需要三次或以上的电击。算法的性能通过接收者操作特征曲线下面积（AUC）来量化。
研究结果
电击次数与患者预后的相关性本研究通过对名VF-OHCA患者进行数据分析，发现电击次数与功能性神经学存活率之间存在显著的负相关性。具体而言，每增加一次电击，患者恢复自主循环的相对风险降低至0.96（95%CI,0.94-0.97），而功能性神经学存活的相对风险降低至0.95（95%CI,0.9-0.97）。这一结果凸显了电击次数对患者预后的不利影响，为临床实践中对SR-VF的早期识别和干预提供了重要依据。
图1：未调整的电击总次数与患者预后的关联
机器学习算法的预测性能研究中应用的机器学习算法，特别是随机森林分类器，在预测SR-VF方面展现出了较高的准确性。在测试组中，算法的AUC达到了0.85（95%CI,0.79-0.89），表明其能够有效地区分SR-VF患者。特异性高达91%，敏感性为6%，阳性似然比为6.7，这些指标均证实了算法在临床应用中的潜力。
图2：训练组和测试组结果
临床应用价值该算法的高特异性意味着可以减少对非SR-VF患者的过度治疗，而适度的敏感性确保了大多数SR-VF患者能够得到及时的识别和干预。这一点对于改善患者的整体预后至关重要。此外，算法的阳性预测值为9%，阴性预测值为54%，这为临床医生提供了有力的工具，以更精确地决定治疗策略。
与传统预测模型的比较与以往依赖临床变量的传统预测模型相比，本研究提出的算法在预测SR-VF方面显示出更高的准确性。这一点在AUC的比较中尤为明显，本研究算法的AUC为0.85，远高于以往研究中的0.67。这一进步不仅提高了预测的准确性，也为临床决策提供了更为可靠的依据。
对心脏复苏领域的影响本研究的算法通过提前预测SR-VF，医生可以更早地采取针对性干预措施，如调整抗心律失常药物的使用策略，优化电击传递方案，甚至提前安排侵入性治疗。这些干预措施的优化，有望减少电击次数，降低患者心脏和神经系统的损伤，提高生存率和神经功能恢复的质量。
总结讨论
本研究强调了AI在心脏骤停管理中的潜力，以及该算法在实际临床应用中的潜在价值。尽管这项研究在特定的心脏骤停管理系统中取得了积极的结果，但其普适性和在不同患者群体中的有效性仍需进一步验证。未来的研究需要在更广泛的患者群体和不同的医疗环境中对这一算法进行评估，以确保其在不同情境下的适用性和准确性。
参考文献
CoultJ,YangBY,KwokH,etal.Predictionofshock-refractoryventricularfibrillationduringresuscitationofout-of-hospitalcardiacarrest[J].Circulation;:27–5.
编辑：薄荷
二审：清扬
三审：碧泉
排版：半夏