综述：心脏骤停的风险分层与治疗局限性及数字技术与人工智能改善预测与预后的潜力

这篇综述深入探讨了心脏性猝死（SCD）的流行病学现状、当前风险分层工具（如左室射血分数LVEF）的局限性，以及人工智能（AI）和数字技术（如可穿戴设备、智能手表）在优化SCD预测模型和生存链干预中的潜力。文章系统回顾了SCD病因学（70%为冠状动脉疾病CAD）、高危人群管理策略（如植入式心律转复除颤器ICD适应证），并强调需通过多学科协作整合临床参数、影像学（如心脏MRI晚期钆增强LGE）和机器学习（ML）算法提升预测特异性，同时改善社区急救响应体系（如自动体外除颤器AED部署和无人机配送）。

　　

心脏骤停的挑战与数字技术革新

流行病学与临床现状

心脏性猝死（SCD）占全球心血管死亡的50%，年发病率达300-400万例，但生存率仅约10%。约半数SCD患者以猝死为首发表现，凸显当前筛查体系的不足。左室射血分数（LVEF）作为主要风险分层工具，因敏感性低（仅20-30% SCD患者符合ICD植入标准）和无法区分猝死与非猝死风险而面临挑战。

病因学与高危人群

尸检数据显示，70%成人SCD由冠状动脉疾病（CAD）引起，非缺血性心肌病（如肥厚型心肌病HCM、致心律失常性右室心肌病ARVC）占10-15%。遗传性心律失常综合征（如长QT综合征LQTS、Brugada综合征BrS）在年轻人群中更常见。值得注意的是，30-40%的年轻猝死者尸检未见结构性异常，提示分子尸检和家族筛查的重要性。

风险预测的创新路径

AI-ECG模型：深度学习分析心电图动态变化（如QTc>500 ms或T波电交替）可将SCD预测AUC提升至0.889，显著优于传统指标。
心脏MRI技术：基于瘢痕空间复杂性的机器学习模型（AUC 0.72）和三维电生理模拟能识别易诱发室颤的梗死边缘区。
多模态整合：结合临床变量（如NT-proBNP）、动态心电图和影像组学的模型（如VFRisk评分）将预测特异性提高至80.8%。

数字技术的生存链赋能

急性检测：

• 谷歌Pixel Watch通过光电容积图（PPG）和运动传感器实现无脉搏自动报警（需真实世界验证）。
• 智能手机声学算法识别濒死呼吸（敏感性95%），覆盖50%伴呼吸异常的SCA病例。

急救响应优化：

• 丹麦"志愿者响应"APP使旁观者除颤率提升3.7倍，30天生存率改善。
• 无人机AED配送试验中，33%案例在救护车到达前完成电极贴附。
• 脉冲点（PulsePoint）系统联动100万志愿者，通过地理定位加速CPR实施。

未来方向与挑战

需解决AI模型泛化性不足（如HCM预测模型AUC 0.7-0.92但缺乏外部验证）、穿戴设备误报率（如Apple Watch单导联ECG对心肌缺血敏感性仅34%），以及伦理监管问题。通过HEART-SAFE等跨国协作项目，构建融合基因检测（如PKP2突变治疗试验）、动态风险预警和智能响应的多维度防控网络，有望突破当前SCD管理瓶颈。