人工智能在复苏中的应用——数字时代下急诊护理的变革

《Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine》：Artificial intelligence in resuscitation - transforming emergency care in the digital age

AI技术通过自动心肺复苏指导、预测模型优化及智能除颤时机分析显著提升心脏骤停救治效果，尤其在印度医疗资源不足背景下，AI可缓解急诊人员短缺问题，优化重症监护资源分配，并通过低成本移动应用改善农村地区复苏率。当前需解决基础设施薄弱、算法本地化验证不足、监管框架缺失及伦理责任界定等挑战。

　　

亲爱的编辑：

摘要

人工智能（AI）在复苏医学中的整合为改善心脏骤停的救治结果带来了巨大潜力。随着印度现代化其医疗基础设施并采用数字技术，研究AI在复苏中的应用对于应对我们医疗系统中的独特挑战至关重要。

AI在复苏领域的现状

最近的人工智能进展在复苏护理的四个关键领域展现了显著潜力。利用机器学习算法的自动化心肺复苏（CPR）指导系统提高了院外心脏骤停（OHCA）识别的敏感性。在丹麦哥本哈根进行的一项涉及1,671次紧急呼叫的随机临床试验中，基于AI的呼叫分析的敏感性达到了85.0%，而仅靠人工调度员的敏感性为77.5% [1]。这些系统能够向急救医疗调度员提供实时反馈，并通过移动应用程序指导旁观者进行CPR，从而可能缩小早期干预的关键差距。

用于预测心脏骤停的算法已成为强大的早期预警工具。应用于心电图（ECG）的深度学习模型可以在24小时内预测心脏骤停，其接收者操作特征曲线下面积（AUROC）值超过0.91 [2]。这项在韩国一家三级医院对25,672名成年患者进行的回顾性研究表明，这种能力在资源有限的环境中尤为宝贵，因为早期识别有助于优化有限的重症监护资源分配。

由AI驱动的除颤时机调整是另一个重要进展。机器学习算法优化了电击的时机和节律分析 [3]，提高了自动体外除颤器（AED）的准确性，并改善了复杂心律失常情况下的除颤效果。这有可能提高院内外环境中的生存率。

与传统的预后评分相比，用于复苏结果预测的机器学习表现更优。一些模型在结合可用生物标志物时，其AUROC值超过了0.94 [4]。一项分析539名心脏骤停后患者的研究表明，使用易于获取的临床参数的AI模型优于传统的评分系统。这些工具有助于临床医生进行复苏后的预后评估，指导家属讨论护理目标，并支持基于证据的资源分配决策。

临床案例：AI的实际应用

想象一下，一名58岁的男性因胸痛来到马哈拉施特拉邦农村地区的一家地区医院急诊科。一个由AI驱动的心电图分析系统使用单导联便携设备识别出高风险模式，并以89%的概率预测了潜在的心脏骤停。该系统向急诊医生发出警报，医生随即开始进行密切监测并将患者转入重症监护室（ICU）。两小时后，患者出现了心室颤动。由于早期预警和准备工作，复苏团队在60秒内携带适当的设备进行了干预。通过智能手机应用程序提供的AI指导的CPR反馈帮助团队保持了最佳的按压深度和频率。经过第二次除颤尝试后，患者恢复了自主循环（ROSC），并随后取得了良好的神经学结果。这个案例展示了AI如何在资源有限的环境中提高准备程度、优化响应并改善救治结果。

与印度医疗环境的相关性

AI在复苏中的应用对于应对印度特有的医疗挑战具有特殊意义。印度面临严重的心血管疾病负担，每年约有70万人死于突发心脏事件，这一比率在全球范围内处于较高水平。印度院外心脏骤停的存活率低于5%，远低于发达国家报告的10-12%，这凸显了迫切需要创新干预措施。

首先，通过AI驱动的调度系统和自动化CPR指导平台，可以部分缓解农村和半城市地区训练有素的急救医疗人员短缺的问题。印度每10万人仅有0.7名急救医生，而美国为每10万人有15名。即使在专业人才有限的环境中，AI技术也能提供标准化、基于证据的指导。例如，国家卫生使命的紧急响应计划可以整合基于AI的调度员支持，以提高目前印度旁观者CPR的实施率（估计低于2%）。

其次，印度医疗基础设施的多样性——从先进的三级护理中心到基本的一级卫生中心——需要能够适应不同资源水平的可扩展解决方案。利用常见数据输入（如基本生命体征和单导联ECG）的AI系统特别适合在这种多样化的医疗生态系统中广泛推广。包括德里AIIMS和昌迪加尔PGIMER在内的多家印度三级医院已经启动了试点项目，证明了其在当地环境中的可行性。

第三，由于糖尿病和高血压的发病率上升，印度心血管疾病的负担日益加重，预计未来十年心脏骤停的发生率将增加30%，这凸显了改进复苏结果的迫切需求。在拥挤的急诊科和普通病房中，AI驱动的早期预警系统在识别高风险患者方面尤其有价值，因为那里的护士与患者比例通常超过1:20 [5]。

实施考虑与未来方向

尽管潜力巨大，但在印度环境中成功实施AI仍需克服若干障碍。许多地区的技术基础设施要求仍然具有挑战性。只有60%的农村卫生中心具备可靠的互联网连接，而且频繁的停电（某些地区平均每天8-10小时）给运营带来了重大挑战。具有离线功能和低带宽需求的基于云的AI解决方案对于农村地区的部署至关重要。

印度急救医疗服务的响应时间差异也是一个重大挑战。主要大城市的平均响应时间为15-20分钟，而农村地区则超过60分钟，全球基准为8-10分钟。这种差异影响了时间敏感型AI干预措施的有效性，因此需要调整AI算法以适应延迟的救治情况。

城市和农村医疗设施之间的资源分配不均导致AI实施潜力存在差异。虽然城市三级护理中心可能拥有先进的监测系统和适合AI整合的电子健康记录，但大多数农村一级卫生中心缺乏基本的数字基础设施。首先针对高流量的城市中心实施分阶段策略，然后为农村地区提供适应性解决方案，可能更为务实 [6]。

培训和流程整合需要在对医疗工作者进行教育和系统重新设计方面进行大量投资，以确保有效的人机协作，同时避免自动化偏见或警报疲劳。来自印度医院实施临床决策支持系统的研究表明，警报疲劳率高达40-60%，这强调了需要精心设计的界面和适当的警报阈值。

印度关于医疗保健中AI的监管框架仍在发展中。国家数字卫生使命和印度医学研究委员会正在制定AI验证和部署的指南。对紧急护理中AI系统进行持续监测的明确协议对于确保安全性和有效性至关重要。

鉴于资源限制，成本效益考虑至关重要。印度的人均医疗支出约为70美元，而发达国家则超过10,000美元。实用的实施策略应侧重于高影响、低成本的干预措施，例如基于智能手机的CPR指导应用程序和利用现有基础设施的基于云的预测分析。开源AI平台和协作开发模式可以降低成本并加速采用。

伦理和法律考量

AI在复苏中的整合引发了重要的伦理和法律问题，必须积极应对。鉴于健康信息的敏感性以及印度不断演变的数据保护法规，数据隐私和安全问题至关重要。

围绕AI辅助临床决策的责任问题在法律上仍存在模糊之处。当遵循AI建议导致不良后果时，责任应由临床医生、医疗机构还是AI开发者承担，这些问题需要通过更新的医疗过失框架来澄清。印度医学委员会关于技术辅助护理的指南需要扩展，以涵盖AI特定的情况。

在多样化的印度人群中，算法偏见和公平性问题至关重要。主要基于西方人群训练的AI模型可能在不同种族群体、社会经济背景和地理区域的表现不尽相同。在具有代表性的印度人群中进行透明验证对于防止医疗差异的持续存在至关重要。

必须改进知情同意流程，以平衡复苏的紧迫性与患者的自主权。关于AI在临床决策中的作用（包括其局限性和不确定性）的清晰沟通应纳入机构协议和患者信息材料中。

对印度医疗社区的推荐

1. 1. 印度医疗机构和技术合作伙伴应开展合作研究，开发和验证专门适用于当地医疗环境和患者群体的AI系统。印度医学研究委员会可以促进多中心验证研究。
2. 2. 在选定的医院和急救医疗服务中开展试点项目，可以提供有关AI辅助复苏在印度环境中有效性和可行性的宝贵实际证据。应优先考虑高流量的城市急诊科和设备齐全的地区医院，以便推广成功的模型。
3. 3. 医学教育课程应包含急救护理中AI工具的培训，为下一代医疗提供者准备技术增强的实践。将其纳入本科医学教育和急诊医学住院医师培训计划是必要的。
4. 4. 为支持性的监管框架和资金机制倡导政策对于促进该领域的创新至关重要。与国家数字卫生使命和各州卫生部门的合作有助于制定相应的政策。
5. 5. 公私合作伙伴关系可以加速AI解决方案的开发与部署，同时确保不同医疗环境下的可负担性和可访问性。应鼓励与专注于医疗AI的印度技术和初创公司的合作。

结论

AI在复苏中的应用为改善印度的急救护理结果带来了变革性机遇。尽管在基础设施、验证和实施方面仍存在重大挑战，但其潜在益处证明了持续投资和研究的必要性。随着印度医疗系统的数字化转型，将AI技术融入复苏护理可以显著提升我们在医疗紧急情况下挽救生命的能力。

现在是印度医学界积极参与塑造AI辅助复苏未来的最佳时机，确保这些强大技术的发展和部署能够满足我们人口的各种需求，同时保持最高的安全、公平和有效性标准。