《Journal of the American Heart Association》：Role of Telemedicine in Congenital Heart Disease Care Models in Low‐ and Middle‐Income Countries: A Scientific Statement From the American Heart Association
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远程医疗（telemedicine）日益被视为一项变革性策略，以应对中低收入国家（low‐ and middle‐income countries, LMICs）所面临的关键挑战。这些国家占全球国家总数的63%，占全球人口的84%，以及15岁以下儿童的90%。
远程医疗（telemedicine）日益被视为一项变革性策略，以应对中低收入国家（low‐ and middle‐income countries, LMICs）所面临的关键挑战。这些国家占全球国家总数的63%，占全球人口的84%，以及15岁以下儿童的90%。这些地区面临多重障碍，包括地理位置偏远、经济约束、医疗基础设施有限以及 trained 医疗专业人员短缺。先天性心脏病（congenital heart disease, CHD）作为一个高度专业化的领域，通常集中在城市中心，受影响尤为严重，导致许多儿童无法及时或公平地获得挽救生命的医疗服务。在此背景下，远程心脏学（telecardiology）已成为CHD诊疗连续体中的一项重要工具，支持院前评估、住院管理、出院后随访以及多学科协作。除视频会诊外，远程医疗还可实现心电图（electrocardiogram, ECG）、超声心动图（echocardiography）、高级影像学以及数字听诊（digital auscultation）数据的安全传输。基于人工智能（artificial intelligence, AI）的工具进一步增强了教育、诊断支持以及图像采集中的质量保证。这些能力共同减少了不必要的出行，加速了专家意见的获取，强化了本地决策，并有助于改善临床结局。远程医疗还促进了儿科心脏病学家、新生儿学家、重症医学专家、影像学专家和护士之间的协作，构建了将基层机构与三级中心连接起来的更加整合且具有韧性的医疗网络。通过优化有限资源和扩大专家覆盖范围，远程医疗在改善LMICs中CHD诊疗的可及性、公平性和结局方面具有巨大潜力。持续投入、战略规划以及协作式能力建设对于确保其在全球范围内可持续且有效的实施至关重要。
远程医疗在中低收入国家先天性心脏病诊疗模式中的作用：一项系统解读
一、研究背景与问题提出
先天性心脏病（congenital heart disease, CHD）是全球最常见的主要出生缺陷，影响约1%的活产婴儿。在高收入国家（high‐income countries, HICs），早期诊断和外科治疗的进步已显著改善了患者生存率。然而，在中低收入国家（low‐ and middle‐income countries, LMICs），CHD患儿仍面临诊断延迟、手术和介入治疗设施可及性有限以及高死亡率等严峻挑战。LMICs占全球国家总数的63%、全球人口的84%以及15岁以下儿童的90%，却不成比例地承担着全球可预防的CHD相关死亡负担。
该领域面临的核心问题在于专业医疗资源的极度匮乏。许多LMICs每百万儿童中仅有不到1名儿科心脏病学家，甚至完全没有相关专科医生，而HICs这一比例为每百万儿童20至40名。同时，儿科超声技师、心脏外科医生和影像设施的稀缺使得大面积地理区域处于医疗服务空白状态。这一劳动力缺口构成了CHD诊疗服务交付的根本性制约，也是包括远程医疗在内的任何专科诊疗模式可扩展性的核心限制因素。
尽管远程医疗（telemedicine）在过去十年中已从远程放射学扩展到远程超声心动图（tele‐echocardiography）、远程重症监护病房（tele‐intensive care unit）会诊和远程胎儿心脏病学（tele‐fetal cardiology）等专科领域，且COVID‐19疫情加速了其在资源受限环境中的采用，但远程医疗在众多LMICs中仍未实现大规模推广和持续性影响。这一差距并非技术本身的失败，而是反映了劳动力限制、数字基础设施不足、缺乏监管和报销框架以及卫生系统激励机制不匹配等结构性障碍的持续存在。因此，美国心脏协会（American Heart Association, AHA）发布本科学声明，旨在系统回顾远程心脏学（telecardiology）在LMICs中CHD诊疗中的应用现状、实施策略与障碍，并为其可扩展实施指明路径。
二、研究内容与核心结论
本科学声明全面梳理了远程心脏学在LMICs中CHD诊疗全过程中的应用，涵盖院前评估、住院管理、出院后随访及多学科协作。研究指出，远程医疗不仅限于视频会诊，还可实现心电图（electrocardiogram, ECG）、超声心动图、高级影像和数字听诊数据的安全传输。人工智能（artificial intelligence, AI）工具进一步增强了教育、诊断支持和图像采集质量保证方面的能力。这些技术共同减少了不必要的出行、加速了专家意见获取、强化了本地决策能力，并有助于改善临床结局。
声明得出以下核心结论：第一，远程心脏学已发展为一个整合的数字生态系统，可支持从远程会诊、诊断图像审阅到实时患者监测和协作决策的儿科心脏诊疗全链条。第二，尽管远程医疗在改善LMICs中CHD的检测率、诊疗可及性和临床结局方面展现出显著潜力，但其实际影响仍受限于持续存在的结构性障碍，包括劳动力约束、竞争性临床需求以及监管、法律和报销框架的不足。第三，存在一个关键悖论：部署远程心脏学能力最强的卫生系统往往未满足需求最少，而高需求地区却面临最大的实施约束，这限制了在HICs背景下开发模型的可转移性。
三、主要技术方法
本声明基于对现有文献和项目的综合评述，涉及的主要技术方法包括：远程影像学（teleimaging），涵盖实时流式传输和存储转发（store‐and‐forward）两种模式；远程胎儿心脏病学；远程门诊会诊；移动健康和AI辅助工具，包括智能手机超声探头、AI辅助图像采集和数字听诊器；远程重症监护和围手术期支持；远程教育和培训平台；以及用于多中心研究和数据收集的远程医疗平台。声明引用的示范项目涵盖巴西新生儿超声网络、乌干达TeleHealth项目、印度儿科心脏学会电子课堂、中国室间隔缺损（ventricular septal defect, VSD）AI筛查等，样本来源包括撒哈拉以南非洲、南亚、拉丁美洲和中国的多个项目队列。
四、研究结果
远程影像学（Teleimaging）： 超声心动图仍是CHD诊断的基石，但LMICs中受过儿科培训的超声技师和心脏病学家极为有限。远程超声心动图使本地图像采集与远程专家解读相结合成为可能。实时流式传输支持交互式扫描指导但需高带宽，而存储转发模式允许异步审阅。撒哈拉以南非洲、南亚和拉丁美洲的试点项目已证明其可行性，改善了CHD早期检测和手术分诊。
远程胎儿心脏病学（Tele‐Fetal Cardiology）： 胎儿超声心动图在LMICs大城市以外地区几乎不可用。远程胎儿心脏病学可实现胎儿心脏异常的远程评估，改善产前咨询、分娩计划和新生儿结局，但其影响取决于与转诊路径和产后心脏服务的整合。
远程门诊会诊（Telecardiology Outpatient Consultations）： 远程会诊促进了CHD修复或姑息术后儿童的随访，减少了旅行负担和失访。农村家庭可通过视频或电话与三级中心联系，改善了药物依从性、抗凝监测和照护者咨询。
移动和AI辅助工具（Mobile and AI‐Enabled Tools）： 智能手机超声探头、AI辅助图像采集和数字听诊器可将诊断能力扩展至基层医院。早期数据显示AI可支持筛查质量成像并协助识别需转诊的高风险发现，在通过任务共享模式解决劳动力限制方面具有特殊前景。
远程重症监护、介入和围手术期支持（Tele‐ICU, Interventions, and Perioperative Support）： 远程ICU项目允许对术后护理、心律失常管理和血流动力学监测提供实时指导，并可在紧急情况下提供第二意见。尽管可行性已获证实，其可扩展性仍受限于专家可用性、医疗法律考量和持续可靠通信基础设施的需求。
远程教育和培训（Tele‐Education and Training）： 卢旺达、海地、巴西、乌干达等国的项目已证明通过电子学习、病例讨论和远程督导可改善卫生专业人员的知识、诊断准确性和临床信心。COVID‐19疫情进一步加速了全球虚拟教育计划的采用。
远程医学研究（Telemedicine for Research）： 远程医疗平台支持跨地理分散地区的多中心协作和数据收集，促进更具代表性的队列和改善外部效度，但也面临数据治理、标准化和质量保证等关键问题。
五、讨论与结论
讨论部分指出，尽管LMICs儿科心脏病学远程医疗的潜在影响证据日益增多，但主要来自可行性研究和单中心经验，而非大规模随机试验。巴西、乌干达和印度的项目已证明在检测率、诊疗可及性、临床结局和成本效益方面的改善，同时也凸显了可持续性、基础设施和卫生系统整合方面的持续挑战。声明强调，优先事项不是开发新技术，而是在结构化、系统级框架内实施现有解决方案。辅助式远程医疗模式（assisted telemedicine models），即经过培训的一线卫生专业人员在专家介入前执行标准化数据采集，为优化专家能力、改善数据质量和实现资源受限环境中的任务共享提供了一种可扩展的方法。
研究结论部分指出，远程心脏学已演变为一个整合的数字生态系统，可支持儿科心脏诊疗的全链条服务。然而，其在许多LMICs中的影响仍然有限，这反映了持续存在的结构性障碍，包括劳动力约束、竞争性临床需求和监管、法律及报销框架的不足。一个关键悖论进一步加剧了这一挑战：部署远程心脏学能力最强的卫生系统往往未满足需求最少，而高需求地区面临最大的实施约束。解决这些限制需要从技术驱动的采用转向嵌入更广泛卫生系统强化的系统级实施。可持续进展将依赖于政策制定者、卫生系统领导者、监管机构、全球卫生组织以及一线临床医生的协调行动。实施应优先考虑通过协同设计（codesign）方法进行情境敏感适应，将技术解决方案与本地工作流程、资源约束和人群需求对齐。最后，LMIC等宽泛分类可能掩盖区域内外的显著异质性，并可能无意中限制对资源、伙伴关系和发展机会的获取。因此，需要更细致、情境敏感的方法，以确保最需要帮助的人群不会系统性地被排除在旨在支持他们的创新之外。
