综述：数字健康技术在心血管护理中的应用与前景：智能设备、远程监护和个性化护理

本综述系统阐述了数字健康技术在心血管护理中的创新应用与未来趋势，重点探讨了智能穿戴设备（如ECG监测手表）、植入式装置（ICD/ILR）、远程监护平台及人工智能（AI）驱动的大数据个性化护理策略。研究表明，这些技术可显著降低再入院率、提升治疗依从性（如82%患者实现自主血压/血糖管理），并推动心血管护理从传统医院中心模式向连续化、个体化方向转型。

　　

引言：心血管护理的数字化变革

心血管疾病（CVD）是全球非传染性疾病中的首要死因，每年导致约1790万人死亡，占全球总死亡人数的31%。传统心血管护理模式以医院为中心、疾病为导向，存在护理内容局限、缺乏个性化及长期预后评估不足等问题。随着人工智能（AI）、大数据和物联网技术的融合，数字健康技术正推动心血管护理向智能化、连续化和个体化方向转型。

智能设备的创新应用

穿戴式设备：通过光电容积描记法（PPG）或心电图（ECG）传感器，智能手表可实时监测心率和心律，例如Apple Heart研究证实其能有效筛查房颤（AF）。此外，无袖带血压监测技术可改善高血压控制率，而活动监测器（如计步器）能优化心脏康复计划，提升患者功能容量。

植入式装置：包括心脏起搏器、植入式心律转复除颤器（ICD）、植入式循环记录仪（ILR）及智能支架等。这些设备可持续监测生理参数（如心室压力、血氧饱和度），早期发现心力衰竭或心律失常事件，为及时干预提供支持。

远程监护技术的临床价值

远程监护平台通过无线通信实时采集患者数据，实现早期预警和干预。例如，心衰患者的血流动力学变化（如肺动脉压力波动）可被远程追踪，减少急性加重风险。研究表明，整合移动健康（mHealth）平台的远程管理可使再入院率降低，并提升患者自我管理能力。

大数据驱动的个性化护理

基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的算法可整合电子健康记录（EHR）、遗传信息和生活方式数据，构建个性化护理策略。例如，ML模型在预测主要不良心血管事件（MACE）和冠心病（CAD）结局方面优于传统风险评分工具。自然语言处理（NLP）技术还能从临床文本中提取隐藏风险因素，辅助情感支持与康复指导。

技术优势与临床效益

数字健康技术通过自动化数据收集（如实时整合心率、血压、活动量）提升护理效率，减少人工操作误差。远程护理和虚拟咨询降低医疗成本，同时改善患者治疗依从性。证据显示，这些技术可使82%的患者实现自主血压和血糖管理，并降低医院焦虑抑郁量表（HADS）评分。

挑战与局限性

技术层面存在数据干扰（夜间监测误差率达15%–20%）、设备兼容性不足及AI模型泛化性差（如房颤检测灵敏度在老年群体中下降超30%）等问题。临床整合面临“警报疲劳”、证据基础薄弱（83%数字疗法缺乏 robust 证据）及保险覆盖不足等障碍。此外，老年和低收入群体的数字鸿沟、数据安全与伦理问题（如保险歧视）仍需解决。

未来展望：智能化与普惠化

技术创新：柔性电子设备、生物可降解传感器和大型语言模型（LLM）如GPT-4将拓展健康教育和心理支持场景。AI与ML算法有望实现动态风险预测和实时治疗调整。

远程医疗扩展：高清视频会诊、远程听诊和ECG监测将提升偏远地区医疗可及性。

数据整合与政策支持：建立医疗数据互操作性标准，推动医保覆盖数字疗法，并通过社区健康工作者培训缩小数字鸿沟。在资源有限地区，短信提醒和移动健康（mHealth）干预是成本效益显著的推广策略。

结论

数字健康技术通过智能设备、远程监护和AI个性化策略重塑心血管护理模式，显著改善患者预后和生活质量。未来需突破技术瓶颈、完善证据链和政策框架，以实现安全、公平且高效的临床整合。