張海澄

自1887 年沃勒(Waller)首次描記出人體表心電圖、1903 年艾因特霍芬(Einthoven)最早報(bào)告其應(yīng)用于臨床后的120 年里,心電圖技術(shù)已廣泛應(yīng)用于臨床各科室,成為繼血、尿、便檢查之后的第四大常規(guī)檢查項(xiàng)目。 艾因特霍芬對(duì)弦線式心電圖機(jī)進(jìn)行了改進(jìn)并將其應(yīng)用于臨床,同時(shí)他命名了P 波、QRS波和T 波,發(fā)明了雙極肢體導(dǎo)聯(lián),1924 年榮獲諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。 這也成為心電學(xué)的高光時(shí)刻。近年來(lái),心電學(xué)領(lǐng)域的迅猛進(jìn)展令人目不暇接,百年來(lái)長(zhǎng)盛不衰的技術(shù)綻放出爍爍芳華。

1 遠(yuǎn)程心電給心電學(xué)發(fā)展插上翅膀

早在1928 年,我國(guó)就引進(jìn)了Cambridge 公司生產(chǎn)的兩臺(tái)心電圖機(jī)。 那時(shí)的心電圖機(jī)體積龐大,為避免產(chǎn)生干擾波,只能固定在機(jī)房,連接四肢的四條導(dǎo)聯(lián)線(當(dāng)年只有標(biāo)準(zhǔn)雙極肢體導(dǎo)聯(lián)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)穿過(guò)墻壁留置在需要做心電圖的病室內(nèi)。 對(duì)患者進(jìn)行心電圖檢查時(shí),操作者先連接好患者四肢的導(dǎo)聯(lián),再回到機(jī)房?jī)?nèi)操縱心電圖機(jī)描記心電圖。 這其實(shí)是有線遠(yuǎn)程描記的雛形,直到今天,腦電波監(jiān)測(cè)、睡眠監(jiān)測(cè)仍在沿用這種操作模式。 此后隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展與相關(guān)設(shè)備的升級(jí)換代,尤其是電子管及后來(lái)晶體管的應(yīng)用使心電圖機(jī)的體積越來(lái)越小,可以推到患者的床旁描記心電圖。 這就是至今廣泛使用的床旁心電監(jiān)測(cè)。

1988 年,通過(guò)有線電話傳輸?shù)倪h(yuǎn)程心電圖首次突破了心電檢查過(guò)程中距離的限制,但由于技術(shù)本身的缺陷,電話傳輸(包括手機(jī)GPRS 傳輸)心電圖的方法僅僅是曇花一現(xiàn),并未廣泛應(yīng)用于臨床。 隨著無(wú)線技術(shù)的發(fā)展,在一定距離內(nèi)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)多位患者的心電圖成為可能。 隨著藍(lán)牙技術(shù)的成熟以及4G、5G 和Wifi 的高效實(shí)時(shí)傳輸,加上存儲(chǔ)介質(zhì)的迅猛進(jìn)展,遠(yuǎn)程心電技術(shù)才真正廣泛應(yīng)用于臨床各種場(chǎng)景,便利連接各級(jí)各類(lèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)聯(lián)體、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、家庭病床等。

遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)對(duì)于心律失常等疾病的診治具有較高的臨床價(jià)值,徹底改變了既往的心電檢查流程,使診療效率明顯提升,也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)心電圖機(jī)難以捕捉一過(guò)性異常心電信號(hào)、動(dòng)態(tài)心電圖監(jiān)測(cè)時(shí)間較短等缺憾,在心血管疾病的早期診斷、預(yù)警、監(jiān)測(cè)和治療等方面具有較高的應(yīng)用價(jià)值。 此外,心電遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)技術(shù)還能對(duì)多位患者進(jìn)行集中監(jiān)控和管理,應(yīng)用簡(jiǎn)便,設(shè)備易于攜帶,患者自由度較高,對(duì)長(zhǎng)程監(jiān)護(hù)的接受度和依從性較好,因此迅速得到推廣。 尤其是在急性冠脈綜合征的心電監(jiān)護(hù)、心律失常的診斷和治療監(jiān)測(cè)、不明原因暈厥的尋因、無(wú)癥狀性心房顫動(dòng)(簡(jiǎn)稱房顫)的篩查、心臟電子植入設(shè)備的監(jiān)測(cè)、介入治療的監(jiān)護(hù)和管理、睡眠呼吸暫停綜合征的初篩等領(lǐng)域,遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)技術(shù)正顯現(xiàn)出越來(lái)越多的優(yōu)勢(shì)。

在新型冠狀病毒感染(簡(jiǎn)稱新冠感染)全球大暴發(fā)期間,遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)更是發(fā)揮了無(wú)與倫比的作用。 利用無(wú)線采集、無(wú)線傳輸技術(shù),可使心電圖的采集和診斷實(shí)現(xiàn)分離操作——由防控區(qū)醫(yī)護(hù)人員完成數(shù)據(jù)采集后,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷,能夠降低人員流動(dòng)性、減少人員接觸,有效防范院內(nèi)交叉感染。 2021 年美國(guó)心律學(xué)會(huì)、歐洲心律學(xué)會(huì)、亞太心律學(xué)會(huì)、拉丁美洲心律學(xué)會(huì)、美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)、美國(guó)心臟協(xié)會(huì)在《歐洲心臟起搏雜志》(Europace)聯(lián)合發(fā)表了《疫情時(shí)代遠(yuǎn)程醫(yī)療及心律失常監(jiān)測(cè)更新》,指出美國(guó)紐約和中國(guó)武漢的新冠感染患者心律失常院內(nèi)患病率分別為7.9%和16.7%,ICU 的重癥新冠感染患者心律失?；疾÷矢歉哌_(dá)44%,其中6%的患者出現(xiàn)惡性心律失常(如室性心動(dòng)過(guò)速和心室顫動(dòng))[1]。

多導(dǎo)聯(lián)遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)也在心律失常之外的領(lǐng)域得到越來(lái)越多的應(yīng)用。 遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)能幫助醫(yī)生在胸痛患者送達(dá)醫(yī)院之前就掌握其心電圖狀況,并據(jù)此判定患者是否需要進(jìn)行溶栓治療或冠狀動(dòng)脈介入治療。 意大利一項(xiàng)研究顯示,遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)可顯著提高ST 段抬高型心肌梗死患者的再灌注治療效率[2]。

2 三維心電讓心電圖形直觀展示

心電圖基于時(shí)間軸和電壓軸這兩個(gè)維度,輔以不同的導(dǎo)聯(lián),得以從不同視角觀察心電變化。 心電學(xué)一直是比較抽象的臨床課程,要想讀懂、用好心電圖,即便對(duì)于心血管內(nèi)科醫(yī)生也絕非易事。

百年來(lái),研究者一直致力于研發(fā)三維立體心電圖,曾嘗試開(kāi)發(fā)出了正交心電圖、心電向量圖、立體心電圖等,但僅用于有限的研究與探索,均未能深入應(yīng)用于臨床。 隨著心腔內(nèi)三維電解剖標(biāo)測(cè)系統(tǒng)的不斷成熟,其被廣泛應(yīng)用于心內(nèi)電生理檢查和導(dǎo)管消融,人們對(duì)體表三維心電圖的興趣重新被激發(fā),并很快研發(fā)出了體表三維電解剖標(biāo)測(cè)技術(shù),目前已在臨床得到初步應(yīng)用。

體表三維電解剖標(biāo)測(cè)借鑒了心腔內(nèi)三維標(biāo)測(cè)系統(tǒng)和既往體表等電位圖標(biāo)測(cè)原理,應(yīng)用具有若干個(gè)電極的可透X 線背心,從心臟的上、下、前、后、左、右全方位實(shí)時(shí)記錄心電信號(hào),在CT 三維結(jié)構(gòu)重建的基礎(chǔ)上,合成三維電解剖標(biāo)測(cè)系統(tǒng),以直觀顯示心電的起源、動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)徑路和電位變化。 該技術(shù)的原理類(lèi)似于全球定位系統(tǒng),易于掌握使用且兼容性強(qiáng),已成為一個(gè)直觀展示心電圖的立體平臺(tái)。 它不僅可用于診斷心律失常,而且還可用來(lái)指導(dǎo)導(dǎo)管消融。 體表三維電解剖標(biāo)測(cè)的準(zhǔn)確可視化、影像化建?？焖贅?biāo)測(cè)方法以及優(yōu)化的工作流程,進(jìn)一步提升了心律失常的診治效率,具有廣闊的應(yīng)用前景。

3 便攜心電使心電技術(shù)扎根百姓

隨著電子技術(shù)日新月異的發(fā)展,心電檢測(cè)儀逐漸向便攜式、可穿戴化方向發(fā)展。 可穿戴心電監(jiān)測(cè)設(shè)備具有輕便、小巧、易佩戴等優(yōu)點(diǎn),已廣泛應(yīng)用在發(fā)熱門(mén)診、隔離病區(qū)和ICU 病房。 患者能自主完成可穿戴心電設(shè)備的操作,并將采集的心電數(shù)據(jù)通過(guò)手機(jī)或網(wǎng)絡(luò)傳輸至云端,由醫(yī)生進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷,因此,該設(shè)備已越來(lái)越多地應(yīng)用于以患者為中心的心電捕捉與監(jiān)測(cè)場(chǎng)景。 這樣既能實(shí)現(xiàn)心律失常的遠(yuǎn)程檢查,又能進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)程遠(yuǎn)程心電監(jiān)測(cè)及動(dòng)態(tài)心電分析,尤其是對(duì)服用了可能延長(zhǎng)QT 間期藥物的患者,可實(shí)施QT 間期遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè),有助于防止惡性心律失常甚至猝死等并發(fā)癥的發(fā)生。 通過(guò)便攜式心電監(jiān)測(cè)儀,不僅可描記實(shí)時(shí)心電圖,還可了解心率變異性、初篩睡眠呼吸暫停綜合征患者等。

此外,應(yīng)用植入式心電儀進(jìn)行更長(zhǎng)時(shí)間(可達(dá)3 年)的監(jiān)測(cè),還能大大提升暈厥病因的診斷率以及隱源性腦卒中房顫的檢出率。 這是由于普通心電圖及動(dòng)態(tài)心電圖的記錄時(shí)間有限,對(duì)房顫(尤其是陣發(fā)性房顫)的診斷敏感性較低。 24 h 動(dòng)態(tài)心電圖對(duì)無(wú)癥狀性房顫的檢測(cè)敏感性為44% ～66%,而植入式心臟事件記錄儀的檢測(cè)敏感性高達(dá)91%[3]。美國(guó)心臟協(xié)會(huì)和美國(guó)卒中協(xié)會(huì)(AHA/ASA)聯(lián)合發(fā)布的腦卒中和短暫性腦缺血發(fā)作二級(jí)預(yù)防指南[4]以及我國(guó)相關(guān)指南[5]均推薦對(duì)原因不明的隱源性腦卒中患者延長(zhǎng)心電監(jiān)測(cè)時(shí)間,以確定有無(wú)抗凝指征(Ⅱa 類(lèi)推薦,證據(jù)級(jí)別C)。

4 人工智能引領(lǐng)心電新潮流

心電圖機(jī)的自動(dòng)診斷是醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的最早嘗試。 基于大數(shù)據(jù)的心電數(shù)據(jù)庫(kù),利用復(fù)雜算法可對(duì)心電圖進(jìn)行快速自動(dòng)診斷和分析。 此后,隨著人工智能技術(shù),尤其是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法的迅猛發(fā)展,研究者對(duì)人工智能在心電領(lǐng)域的應(yīng)用也開(kāi)展了深入探索。 人工智能心電圖的深度學(xué)習(xí),采用的是一種能僅從原始數(shù)據(jù)中提取信息并學(xué)習(xí)的模式。 與傳統(tǒng)心電圖相比,人工智能心電技術(shù)在信號(hào)輸入、特征提取和分類(lèi)、通道數(shù)和抗干擾能力等方面都有了極大的提升,并且在深度學(xué)習(xí)的賦能下仍在不斷完善和升級(jí)。

ATTIA 等[6]采集了44 959 例患者的12 導(dǎo)聯(lián)心電圖和超聲心動(dòng)圖來(lái)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后運(yùn)用這種深度學(xué)習(xí)方法從心電圖中識(shí)別出左心室收縮功能受損的患者(射血分?jǐn)?shù)＜35%),最后再用52 870 例患者的數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行測(cè)試。 結(jié)果顯示,根據(jù)心電圖診斷心臟機(jī)械功能障礙的受試者工作特征曲線下面積(area under curve, AUC) 為0.93,優(yōu)于血液檢測(cè)B 型鈉尿肽(AUC 值為0.79 ～0.89)。 嗣后應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法,根據(jù)患者首個(gè)正常竇性心律的心電圖預(yù)測(cè)陣發(fā)性房顫。 人工智能可輔助CHA2DS2-VASc 評(píng)分指導(dǎo)隱源性腦卒中患者的抗凝治療。

KWON 等[7]通過(guò)應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)原始12導(dǎo)聯(lián)心電圖信號(hào)、心電圖數(shù)字特征(心率、QT 間期、QRS 波持續(xù)時(shí)間、QTc 等)進(jìn)行分析,篩選重度主動(dòng)脈狹窄患者,在10 865 例患者中進(jìn)行驗(yàn)證并取得了良好結(jié)果,AUC 值為0.884。 隨后,KWON 等[8]又對(duì)有明顯二尖瓣反流的患者重復(fù)了上述研究方法,選取24 202 例患者的56 670 份心電圖進(jìn)行訓(xùn)練,外部驗(yàn)證則測(cè)試了另一家醫(yī)院的10 865 份心電圖;結(jié)果表明,該模型具有較高的敏感性和陰性預(yù)測(cè)值,但特異性和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值均較低,提示該模型可作為排除二尖瓣反流診斷的篩查工具。

SABOVCˇIK 等[9]研究表明,改良的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,可依據(jù)體表心電圖預(yù)測(cè)患者是否存在肺動(dòng)脈高壓、肥厚型心肌病、心臟淀粉樣變和二尖瓣脫垂,結(jié)果令人滿意;檢測(cè)肥厚型心肌病時(shí)的AUC 值更是高達(dá)0.91 ～0.96,提示人工智能心電圖可以作為上述疾病的篩查工具。

在解讀心電圖并據(jù)此進(jìn)行疾病診斷的過(guò)程中,深度學(xué)習(xí)模型體現(xiàn)出了較為明顯的優(yōu)勢(shì),極具發(fā)展前景。 全自動(dòng)、準(zhǔn)確、無(wú)偏見(jiàn)、無(wú)歧義的人工智能心電圖分析在未來(lái)不再是不可想象的。

5 展望

心電圖作為一種廉價(jià)且廣泛使用的檢測(cè)手段,有望用于無(wú)癥狀左心室功能障礙、房顫或其他疾病的識(shí)別,至少可以作為篩查手段實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)疾病的早診斷、早治療。 盡管目前在數(shù)據(jù)訪問(wèn)和模型共享方面仍存在困難,加之受限于原有信息基礎(chǔ)設(shè)施的靈活性不足,但相信隨著人工智能心電圖模型的不斷完善、普及和標(biāo)準(zhǔn)化,深度學(xué)習(xí)模型一定能在優(yōu)化心臟疾病的診斷和管理中發(fā)揮更大作用。