综述：心血管疾病患者的心率变异性

（编辑推荐）本综述系统探讨了心率变异性（HRV）在心血管疾病（CVD）风险分层中的潜力，指出其受限于分析方法不一致及缺乏随机试验数据。人工智能（AI）、机器学习（ML）和可穿戴设备的进步为HRV实时监测带来新机遇，但临床转化仍需解决机制不明、标准化不足等挑战。

　　

摘要

心率变异性（HRV）作为评估自主神经系统（ANS）功能的无创指标，与心血管疾病（CVD）患者全因死亡率和不良事件风险相关。然而，其临床应用受限于分析方法差异及缺乏指导治疗的随机数据。随着人工智能（AI）、机器学习（ML）和导管消融技术的发展，HRV的评估方法、临床潜力及未来研究方向亟待重新审视。

引言

自主神经系统（ANS）通过交感（SNS）和副交感（PNS）分支调控心血管功能，其失衡可诱发或加重CVD。HRV通过测量正常R-R间期变异反映ANS动态平衡，但机制尚不明确。可穿戴设备通过光电容积描记（PPG）或心电图（ECG）实现HRV连续监测，例如ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者中，低HRV与住院不良结局相关，提示其风险分层价值。

自主神经系统在心血管疾病中的作用

心衰（HF）患者存在SNS过度激活，导致去甲肾上腺素释放增加和PNS抑制。这种失衡加速心肌重构，形成恶性循环。HRV降低与ANS适应性下降相关，可作为CVD预后标志物。

HRV分析方法

时域（如SDNN、RMSSD）、频域（高频功率HF反映PNS活性）和非线性分析是HRV主要评估手段。12导联ECG和PPG为常用采集技术，但需注意运动伪影和环境干扰。

AI与心血管风险预测

机器学习模型整合HRV参数（如SDAAM）可预测心衰恶化。一项研究显示，SDNN每降低10 ms，心房颤动（AF）风险增加15%。AI算法通过动态HRV模式识别高危患者，但需跨中心验证。

消融手术对HRV的影响

心脏神经消融（CNA）靶向副交感神经节丛（GPs），可减少迷走神经输入，术后HRV参数如RMSSD显著下降。相反，脊髓刺激（SCS）通过调节交感输出改善HRV，为治疗顽固性心绞痛提供新思路。

临床应用与挑战

HRV降低（SDNN<50 ms）是独立死亡预测因子，但临床推广面临三大障碍：缺乏标准化采集协议、昼夜节律干扰解释困难、机制研究不足。未来需结合多模态数据（如基因和代谢组学）深化机制探索。

睡眠与HRV调控

睡眠呼吸障碍患者HRV昼夜节律异常，生物反馈和ACE抑制剂可改善HRV参数。心脏再同步化治疗（CRT）使HF患者SDNN提升20%，提示治疗干预对ANS的重塑作用。

结论

HRV作为ANS功能"晴雨表"，虽在风险预警中展现潜力，但需解决标准化瓶颈并加强基础-临床转化研究。AI驱动的动态监测和神经调节技术的结合，或将成为突破当前困境的关键路径。