综述：从预测到精准：人工智能与新兴技术在心肺复苏中的应用

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在心肺复苏（CPR）全流程中的变革性作用，涵盖心脏骤停（CA）的早期预测（如ECG监测、机器学习模型）、实时干预优化（如AI反馈设备、机械CPR装置）及复苏后护理（如神经预后评估）。文章强调AI与现有技术（如AED、VR培训）的协同效应，同时指出伦理、数据隐私和资源分配等挑战，为未来研究提供了整合多模态数据与临床实践的框架。

　　

引言

心脏骤停（CA）是全球公共卫生的重大挑战，每年导致15–20%的死亡，其中院外心脏骤停（OHCA）生存率仅9%。《柳叶刀》猝死委员会指出，人工智能（AI）可通过早期检测、风险分层和系统整合改变CA救治现状。尽管急救医学进步显著，但延迟识别、CPR质量不均和自动体外除颤器（AED）可及性不足仍是主要瓶颈。

历史发展与技术演进

CPR技术从徒手按压发展为AI驱动的精准干预。机械CPR设备（如LUCAS）通过恒定深度和频率的按压解决人工疲劳问题，但临床效果存在争议。AI的引入进一步革新了CPR培训与执行：

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  预测领域：机器学习模型分析电子健康档案（EHR）和实时心电图（ECG），识别长QT综合征（LQTS）等高风险患者。

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  实时干预：AI反馈设备监测按压深度（5–6 cm）、频率（100–120次/分钟）及回弹，减少操作变异。

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  AED优化：无人机投递AED和智能手机调度系统缩短OHCA响应时间。

关键技术突破

1. 1.

   AI增强培训：虚拟现实（VR）模拟器提供高保真训练，提升救援者信心。

2. 2.

   穿戴式设备：持续ECG监测结合AI算法预警室性心动过速（VT）或室颤（VF）。

3. 3.

   神经预后：深度学习分析脑电图（EEG）预测昏迷患者苏醒概率，辅助临床决策。

挑战与未来方向

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  伦理问题：数据隐私与算法透明度需规范。

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  资源差异：低收入地区技术普及不足，需全球协作（如ILCOR指南本地化）。

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  监管路径：FDA已批准部分机械CPR设备，但AI动态算法需新型评估框架。

结论

AI并非替代人类，而是通过增强决策精度（如实时ECG解析）和操作一致性（如按压反馈）重塑CPR范式。未来需推动多中心随机对照试验，验证AI在真实场景中的生存率提升效果，同时建立兼顾创新与公平的实施策略。