综述：数字心脏康复的长期结局

本综述系统探讨了数字心脏康复（CR）的长期效果及实施策略，涵盖移动应用、人工智能（AI）及可穿戴设备等工具的应用，强调其通过远程监测、个性化干预和实时反馈改善心血管疾病（CVD）患者运动能力（如VO2peak）、生活质量和临床结局的潜力，同时指出需解决数字鸿沟、数据安全及长期依从性等挑战。

　　

数字心脏康复及其组成部分

数字心脏康复（CR）通过互联网、移动应用程序和人工智能（AI）等技术手段，为心血管疾病（CVD）患者提供传统中心式心脏康复（CBCR）的替代或补充方案。其核心模式包括异步CR（远程非实时通信）和同步CR（实时音视频交互），支持家庭基础心脏康复（HBCR）。常用工具涵盖智能手机应用（如微信健康管理）、可穿戴设备（如心率监测腕带、智能心电图仪）及远程生理参数监测系统（如血压、血氧、体重追踪设备）。研究显示，数字CR在改善6分钟步行距离（6MWT）、峰值摄氧量（VO_2peak）及健康相关生活质量（HRQoL）方面与非数字干预效果相当，且具有更高成本效益和患者满意度。

人工智能技术在数字CR中的应用

人工智能（AI）与机器学习（ML）在数字CR中通过实时数据分析、风险预测和个性化干预显著提升长期预后。例如：

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  基于心电图（ECG）信号处理的AI模型（如k-最近邻、支持向量机）可早期识别心律失常或心力衰竭风险；
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  神经网络结合心率变异性（HRV）生物标志物实现患者分类与个性化康复计划生成；
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  云端深度学习平台集成便携式ECG设备，实现远程诊断与治疗调整；
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  情感分析技术监测患者心理状态，通过实时反馈增强依从性。
  AI的创新方向包括多模态康复策略、虚拟助手及预测性分析，尤其适用于医疗资源匮乏地区。

可穿戴设备、机器学习算法与机器人系统

可穿戴设备（如智能手环、胸佩式监测器）结合机器学习算法，实现运动功能容量远程评估与异常预警。例如：

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  加速度计与ECG传感器集成可精准追踪每日步数、心率和活动强度，预测行走距离；
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  机器人辅助康复系统通过虚拟现实（VR）和自适应反馈指导运动，改善肌肉功能与心血管适应性；
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  社交辅助机器人（SAR）提供一对一陪伴，提升患者动机与参与度，研究显示其可使CR完成率提高13.3%，并显著改善心血管指标。

数字CR中的游戏化策略

游戏化通过积分奖励、竞争排名和虚拟成就等机制增强患者长期行为改变。例如：

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  应用程序“MyHeartMate”以心脏化身形象鼓励用户完成运动、饮食及药物任务，换取虚拟币奖励；
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  随机对照试验（RCT）证实，游戏化干预6个月后患者峰值摄氧量（VO_2peak）显著提升（8.4→21.1 mL/min/kg, P=0.004），焦虑减轻且自我管理信心增强。

数字干预措施的设计要点

数字CR工具需整合医学实践、患者参与及数据安全，关键组件包括：

1. 1.
   运动/身体活动指导：智能衣物、AR眼镜等设备实时传输数据，支持个性化运动计划；
2. 2.
   营养咨询：聊天机器人（如Forksy）和应用（如MyFitnessPal）提供定制膳食建议与热量追踪；
3. 3.
   心理支持与压力管理：可穿戴设备监测应激反应（如出汗、心率上升），嵌入正念冥想课程；
4. 4.
   远程会诊与心脏团队联动：高清视频咨询与实时数据共享促进多学科协作；
5. 5.
   教育内容交付：虚拟化身（Avatar）提供面对面式疾病知识培训，提升健康素养；
6. 6.
   长期随访机制：自动化提醒、目标达成度评估（Likert量表）及临床数据跟踪确保持续干预。

现有数字应用案例

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  LYFE：集成移动应用、蓝牙设备（血压计、体重秤）和紧急响应系统，研究显示可改善收缩压、低密度脂蛋白（LDL）及糖化血红蛋白（HbA1c）水平；
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  VA FitHeart：由专家协同设计，支持运动目标设定与健康指标追踪；
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  eMOTIVA：虚拟课堂提供教育内容，6个月RCT证实地中海饮食依从性提高、 sedentary时间减少；
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  myHeart：云平台提供45个康复视频，COVID-19期间使用率达89.7%，显著提升自我管理信心（P<0.001）。

数字CR的长期有效性

≥12个月随访研究显示：

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  移动健康（mHealth）干预使VO_2peak提高2.2 mL/kg/min（95% CI: 0.9–3.5）；
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  家庭远程康复（HBCT）组VO_2peak长期维持在25.5 mL/kg/min，优于CBCR组（23.6 mL/kg/min, P=0.047）；
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  家族中心赋能模型（FCEM）混合CR使急性心肌梗死（MI）患者10年死亡率降低至17.1%（HR=4.346, P=0.003）；
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  meta分析证实数字CR长期改善生活质量（MD=0.92, P=0.04）且不良事件发生率低。

挑战与局限性

数字CR的长期实施面临以下障碍：

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  数字鸿沟：老年、农村人群缺乏智能设备使用能力或网络覆盖；
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  数据安全：隐私泄露与未经授权访问风险需强化网络安全协议；
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  方案泛化性：患者特征、CR计划差异影响结果一致性；
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  安全性验证：家庭运动期间医疗紧急事件的应急支持不足；
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  长期依从性：4年随访显示部分效益消退，需持续动力维持机制。

结论

数字CR通过技术整合提升心血管健康管理的可及性、个性化与成本效益，其长期有效性体现在运动能力、生活质量和临床结局的持续改善。未来需优化技术适配性、数据安全框架及长期随访策略，以充分发挥其在慢病管理中的潜力。