基于声学心动图（ACG）监测左心室射血时间（LVET）在子痫前期风险预测中的创新应用与临床价值

本刊推荐：本研究创新性应用声学心动图（ACG）技术监测左心室射血时间（LVET），发现子痫前期（PE）患者LVET显著延长（320.28±26.79 ms vs. 301.32±35.42 ms, p=0.026），联合高血压史可提升诊断效能（AUC=0.776）。ACG技术通过同步心电-心音信号分析，为PE早期诊断提供无创、动态监测新方案，特别适用于医疗资源受限地区。

　　

研究背景与临床需求

子痫前期（Preeclampsia, PE）作为妊娠特发性多系统功能障碍性疾病，是全球孕产妇和围产儿死亡的主要原因之一。在中国新疆地区，由于地域广阔、医疗资源分布不均及民族多样性等因素，PE发病率显著高于全国平均水平（达10.2%），其中重症病例占全部病例的35%。当前临床诊断主要依据血压升高（≥140/90 mmHg）和蛋白尿（≥300 mg/24 h），这些症状多在疾病中晚期出现，错过最佳干预窗口。虽然可溶性fms样酪氨酸激酶-1（sFlt-1）与胎盘生长因子（PlGF）比值等实验室生物标志物显示出较高的预测价值，但其高成本和技术复杂性限制了在初级医疗机构的推广应用。因此，探索无创、实时、动态的早期预警指标具有重要临床意义。

PE的核心病理机制涉及全身血管内皮功能障碍和胎盘缺血，引发全身性炎症和氧化应激，最终导致高血压和多器官损伤。近年研究发现心血管系统在PE中扮演关键角色：妊娠使血容量增加50%–60%、心输出量增加30%–50%，但PE患者出现外周血管阻力异常升高和心肌重构，显著增加心脏后负荷。研究表明，早发性PE（34周前）患者常表现为轻中度舒张功能障碍，而左心室射血分数（LVEF）在早期PE中保持正常或轻度升高，提示传统心脏指标对早期病理变化缺乏敏感性。相比之下，左心室射血时间（Left Ventricular Ejection Time, LVET）作为反映心脏后负荷的敏感参数，可通过收缩时间间隔（Systolic Time Interval, STI）分析更早检测血流动力学异常。

声学心动图（Acoustic Cardiography, ACG）技术通过同步心电图（ECG）和心音图（PCG）监测，为妊娠期心脏监测提供创新解决方案。通过分析ECG信号（QRS波群）与心音振动（S1/S2）的时间关系，ACG可实现无创、实时LVET计算（即主动脉瓣开放至关闭的时间间隔，以毫秒计）。与传统超声心动图相比，ACG兼具便携性（设备重量<13 g）和动态监测能力（连续记录≥24 h），在心力衰竭和瓣膜病等心血管疾病管理中展现出优势。研究证实，基于ECG-心音多模态数据的AI模型检测左心室收缩功能障碍（LVSD）的AUC达0.92，验证了其临床可靠性。然而，该技术在妊娠特定条件下（如PE）的应用尚未探索。

研究方法与技术创新

本研究采用观察性病例对照设计，在新疆克州人民医院产科门诊和住院部开展，共纳入59名孕妇（28名对照组，31名PE病例）。所有参与者签署知情同意书，研究方案经医院伦理委员会批准（批准号：2023-02-03），并严格遵循《赫尔辛基宣言》原则。

研究使用AI驱动的ECG-PCG同步监测设备（文心设备，文心科技，福州），通过高精度传感器集成机电耦合原理采集ECG和心音信号，采用深度残差网络（ResNet）实现多模态特征融合和病理分类。具体技术流程包括：

1. 1.

   信号同步与预处理：一次性贴片电极置于左第四肋间（主动脉瓣听诊区），同步记录ECG（采样率≥500 Hz）和PCG（频率范围20–1000 Hz）。ECG信号采用0.05–150 Hz带通滤波消除基线漂移，PCG信号通过小波包分解（Daubechies 6基函数）进行噪声抑制，增强S1/S2成分的时频分辨率。

2. 2.

   智能信号融合与关键参数提取：以QRS波起始为时间参考，从PCG信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）。动态时间规整（DTW）算法识别二尖瓣关闭（S1）和主动脉瓣开放（S2）事件。蓝牙5.0实现ECG与PCG信号的毫秒级同步（误差<1 ms），动态校准心动周期内的机械事件时序。提取的多模态参数包括：

   • •

     LVET：从S1结束到第二心音（S2）峰值的时间，代表主动脉瓣开放至关闭的时间段

   • •

     Q2S2Max：S2峰值振幅与QRS振幅比值（无量纲，反映主动脉瓣关闭强度）

   • •

     EMAT：从QRS起始到S1峰值强度的电机械激活时间（毫秒）

3. 3.

   标准化协议与质量控制：参与者取左侧卧位休息5分钟后放置传感器；AI算法实时监测信号质量（SQI>0.8为有效），排除运动伪影（加速度计阈值>0.5 g）和基线漂移（振幅>1 mV）；自动增益调整（±30%）补偿妊娠期胸壁增厚（晚孕期增加3–5 mm），保持S1/S2振幅稳定性（CV<8%）。

4. 4.

   超声心动图验证：两名盲法操作员使用GE Vivid E95超声系统（M5S探头，1.5–4.6 MHz）采用Teichholz法测量LVEF，三次测量组内相关系数（ICC）为0.91。

统计分析方法采用SPSS 25.0和MedCalc 20.0。正态分布连续变量以均值±标准差表示（独立样本t检验），非正态数据以中位数（IQR）表示（Mann-Whitney U检验），分类变量以频数（%）描述（卡方或Fisher精确检验）。多变量分析中，单变量分析p<0.1的变量（LVET、高血压史、心率）纳入逻辑回归模型（前向逐步选择），计算比值比（OR）和95%置信区间（CI）。通过受试者工作特征（ROC）曲线评估AUC、敏感性、特异性及最佳截断值，采用DeLong检验比较AUC差异。统计显著性设定为α=0.05（双尾）。

研究结果与发现

临床特征比较显示，PE组LVET显著延长（320.28±26.79 ms vs. 301.32±35.42 ms, p=0.026），表明左心室射血阻力增加；Q2S2Max振幅升高（426.10±29.46 vs. 403.96±33.28, p=0.010），反映主动脉瓣关闭冲动增强；AI左心室收缩时间（LVST）延长（342.00 vs. 320.50 ms, p=0.045），与后负荷增加引起的收缩时间延长一致。此外，PE组高血压病史比例更高（29.03% vs. 3.57%, p=0.013）。两组在年龄、身高、孕周和孕前BMI等基线人口学特征上无显著差异。

诊断效能分析表明，LVET单因素诊断PE的效能中等（AUC=0.658, 95% CI: 0.489–0.785, p=0.032）。基于最佳截断值307 ms（最大Youden指数），敏感性为72.4%，特异性为57.1%，阳性预测值（PPV）64.71%，阴性预测值（NPV）64.0%。多因素联合诊断模型中：

1. 1.

   LVET联合高血压史：AUC提升至0.776（95% CI: 0.661–0.891, p<0.001），敏感性65.5%，特异性77.8%，PPV 74.1%，NPV 65.6%

2. 2.

   LVET联合高血压史和心率：AUC为0.769（95% CI: 0.652–0.886, p<0.001），敏感性60.7%，特异性82.1%，PPV 79.2%，NPV 65.7%

   Delong检验显示两模型AUC差异无统计学意义（p=0.891），表明添加心率未显著提升诊断效能，但特异性提高有助于减少假阳性。

机制探讨与临床意义

PE患者LVET延长的独特现象揭示了妊娠特异性心血管代偿机制。与普通高血压患者后负荷增加导致LVET缩短不同，PE患者通过以下机制维持LVET延长：

1. 1.

   血流动力学代偿：妊娠期血容量增加40%–50%，通过Frank-Starling机制增强心肌收缩力。尽管PE患者后负荷增加，血容量扩张维持较高心室充盈压，使左室在射血期保持更长的有效工作时间。计算流体动力学模型显示，妊娠期心室几何重构（如心腔扩大和室壁增厚）可在相同后负荷下延长LVET约8–12 ms。

2. 2.

   自主神经调节失衡：PE患者常表现交感神经系统过度活跃，血浆去甲肾上腺素水平为正常妊娠的2-3倍。交感激活通过β1肾上腺素能受体增强心肌收缩力，加速射血速率，但由于每搏输出量需求增加，总射血时间延长。这种代偿具有双刃剑效应：动物实验表明持续交感激活可导致心肌β受体脱敏，最终耗尽收缩储备。

3. 3.

   血管-心脏耦合异常：Q2S2Max升高反映动脉僵硬度增加，与血管内皮功能障碍导致的胶原沉积增加和弹性纤维降解密切相关。临床研究显示动脉僵硬度改变早于血压显著升高，提示Q2S2Max可作为早期血管功能障碍的敏感指标。这种异常血管-心脏耦合不仅加重后负荷，还可能通过损害冠状动脉灌注参与心肌缺血过程，形成"血管损伤-心脏代偿-心肌缺氧"的病理三角。

与射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）不同，PE通过代偿机制独特地保持LVET延长：交感激活增强β1-肾上腺素能收缩性，而保留的血容量（高于非妊娠水平20%–30%）维持前负荷。这种适应性反应在血管阻力增加的情况下维持每搏输出量，将PE与HFrEF的失代偿状态区分开来。

临床应用前景与局限性

与传统生物标志物相比，LVET具有独特优势：尿蛋白作为PE经典诊断指标，其发生常滞后于心血管功能改变（本研究中32% PE患者初诊时尿蛋白阴性），且在正常血压孕妇中假阳性率可达15%；sFlt-1/PlGF比值虽诊断效能优异（AUC>0.9），但检测依赖ELISA，单次检测成本超500元，耗时4–6小时，难以满足基层医疗动态监测需求。相比之下，LVET检测成本较低且可实时获取，适合作为筛查工具。此外，LVET与超声EF的一致性支持两者形成互补：超声提供精确结构和功能评估，而心音-心电图技术实现动态追踪，尤其在资源有限地区，两者结合可构建分层诊疗体系——LVET异常患者优先接受超声诊断。

ECG-PCG技术整合至产前护理在资源受限地区（如新疆农村）具有显著潜力。本研究使用的可穿戴设备（98 g, 6×4 cm）可实现连续监测（>24 h），且培训需求极低——护士经过2小时培训后解读准确率达92%。新疆诊所的现场测试显示设备在6个月内运行正常率达98%，单设备年重新校准成本2000元。每次检测成本150元（对比sFlt-1/PlGF检测500元），在试点研究中将超声心动图转诊率降低40%，凸显其缓解医疗 disparities 的潜力。

研究存在若干局限性：样本量较小（n=59）且基于单中心数据，可能影响结果普适性；未纳入LVET动态变化数据（如不同孕周和昼夜节律），难以揭示其纵向预测价值；研究队列来自民族多样性显著的新疆地区（如维吾尔族、汉族、哈萨克族），遗传和表观遗传变异可能影响LVET预测性能（例如维吾尔族女性PE发病率较汉族高1.3倍）；10.2%的心音信号因胎动和孕妇体位变化需要重新采集，未来需优化信号处理算法（如AI辅助伪影识别）。

结论与展望

本研究通过ACG技术证实LVET在PE患者中显著延长，其联合高血压史可显著提升诊断效能（AUC=0.776）。ACG通过同步心电-心音信号分析，为PE早期诊断提供无创、动态监测新方案，特别适用于医疗资源受限地区。LVET作为反映心脏后负荷和心血管代偿状态的敏感参数，为理解PE心血管适应机制提供了独特窗口。未来需在大样本多中心研究中验证其预测价值，并探索基于人工智能的动态监测模型，推动PE早期预警和分层管理策略的发展。