DETECT项目：集成于腕带的自动化心脏骤停检测及紧急医疗链激活系统设计与验证

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【字体：大中小】 时间：2025年06月19日 来源：Resuscitation Plus 2.1

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　　针对未目击院外心脏骤停（OHCA）生存率低的问题，荷兰多机构联合团队开发了基于腕带光电容积图（PPG）和加速度计的自动化检测系统DETECT。通过四阶段研究（DETECT-1至4），验证了98%的敏感性和低误报率，并整合紧急医疗服务（EMS）联动功能，为提升心脏骤停早期干预提供创新解决方案。

院外心脏骤停（OHCA）是威胁公众健康的重大挑战，尤其是未目击病例的生存率不足5%。尽管目击病例的抢救成功率有所提升，但缺乏即时报警机制导致救援延迟仍是核心问题。穿戴式生物传感器技术通过自动化检测和触发紧急响应，有望填补这一空白。荷兰Radboud大学医学中心、Erasmus MC心血管研究所等机构联合Corsano Health公司，在《Resuscitation Plus》发表了DETECT项目成果，系统性地开发并验证了集成于腕带的自动化心脏骤停检测技术。

研究团队采用多阶段递进式技术路线：DETECT-1通过诱导性休克性心脏骤停（n=50）和生命支持撤除后的心脏骤停（n≈50）患者数据，验证PPG算法的敏感性；DETECT-2开发基于加速度计的跌倒检测模型（n=20）；DETECT-3在健康人和心脏病患者（n≈300）中进行长达2个月的日常使用测试以优化误报率；最终DETECT-4在模拟场景（4a，n≈50）和植入式心律转复除颤器（ICD）患者（4b，n≈200）中完成系统验证。

研究结果显示：

PPG算法验证（DETECT-1）
在诱导性休克性骤停中达到98%敏感性，动脉血压≤45 mmHg时PPG信号平坦化特征显著。非休克性骤停（如心搏停止）检测通过ICU患者数据优化，灵敏度提升至95%。
跌倒检测算法（DETECT-2）
基于400次模拟跌倒事件开发的加速度计模型，对突发跌倒（如行走中前倾）的敏感度达95%，结合20秒静止判定可有效区分日常活动。
日常使用优化（DETECT-3）
通过迭代算法调整（每25人一组），将误报率从初始5.2次/40天降至0.8次/40天，关键改进包括延长检测窗口至30秒及增加手动取消按钮。
系统整合验证（DETECT-4）
ICD患者队列中，对心室颤动（VF）和室速（VT）事件的综合检测灵敏度为94%，假阳性率0.3次/用户年。集成5G的CardioWatch 287-3腕带可实现直接云端报警。

讨论指出，该技术突破体现在三方面：一是首次在真实患者中验证PPG对非休克性骤停的检测能力；二是通过多模态传感（PPG+加速度计）将误报率控制在临床可接受范围；三是早期健康技术评估（HTA）确认，当设备成本低于€500时，其增量成本效果比（ICER）优于传统ICD监测。

该研究为穿戴式设备在急救医学的应用树立了新标准，其"双重验证"机制（生理信号+运动特征）显著优于Google Pixel Watch等商业产品的单一传感器方案。未来需进一步解决伦理问题（如终末期患者的报警触发）并通过真实世界研究验证对生存率的实际提升效果。

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