【CMT&CHTV 文獻精粹】

        導語：本文探討了人工智能技術在預測心髒驟停中難治性室顫方麵的應用，為臨床醫生提供了新型、精準的幹預工具，有望改善患者的存活率和生活質量，為心髒複蘇領域帶來了突破性的進展。

        心髒驟停是全球主要死因之一，其中室顫(VF)為最常見的初始心律失常。盡管現代心肺複蘇(CPR)和自動體外除顫器(AED)的應用已顯著提高了生存率，但電擊難治性室顫(即需要三次或更多次電擊才能終止的VF)仍然是一個臨床難題。目前，對於難治性VF的預測和早期幹預缺乏有效的策略，限製了改善患者預後的能力。近年隨著人工智能(AI)技術的發展，利用機器學習算法從心電圖(ECG)中識別難治性VF展現出巨大潛力，為臨床提供了新的視角和工具。

        2023年7月，Circulation發表了一篇題為“Prediction of Shock-Refractory Ventricular Fibrillation During Resuscitation of Out-of-Hospital Cardiac Arrest”的文章，其介紹了一種基於ECG的新算法，該算法能夠預測哪些患者可能經曆難治性VF，並探討其在臨床實踐中的應用前景。這項研究不僅填補了現有研究的空白，還為心髒驟停的個性化治療提供了新的科學依據。

        研究方法

        本研究是一項回顧性隊列研究，旨在開發一種基於心電圖(ECG)的算法，以預測電擊難治性室顫(SR-VF)的發生。研究納入了2008年至2020年間在華盛頓州金縣地區因VF導致的院外心髒驟停(OHCA)患者。通過隨機抽樣的方法，將80%的患者被分配到訓練組，20%的患者構成測試組，應用隨機森林分類器，結合心肺複蘇期間初始電擊前後的3秒ECG片段，通過ECG小波變換的奇異值分解來預測是否需要三次或以上的電擊。算法的性能通過接收者操作特征曲線下麵積(AUC)來量化。

        研究結果

        電擊次數與患者預後的相關性

        本研究通過對1376名VF-OHCA患者進行數據分析，發現電擊次數與功能性神經學存活率之間存在顯著的負相關性。具體而言，每增加一次電擊，患者恢複自主循環的相對風險降低至0.96(95%CI, 0.94-0.97)，而功能性神經學存活的相對風險降低至0.95(95%CI, 0.93-0.97)。這一結果凸顯了電擊次數對患者預後的不利影響，為臨床實踐中對SR-VF的早期識別和幹預提供了重要依據。

        機器學習算法的預測性能

        研究中應用的機器學習算法，特別是隨機森林分類器，在預測SR-VF方麵展現出了較高的準確性。在測試組中，算法的AUC達到了0.85(95%CI, 0.79-0.89)，表明其能夠有效地區分SR-VF患者。特異性高達91%，敏感性為63%，陽性似然比為6.7，這些指標均證實了算法在臨床應用中的潛力。

        臨床應用價值

        該算法的高特異性意味著可以減少對非SR-VF患者的過度治療，而適度的敏感性確保了大多數SR-VF患者能夠得到及時的識別和幹預。這一點對於改善患者的整體預後至關重要。此外，算法的陽性預測值為93%，陰性預測值為54%，這為臨床醫生提供了有力的工具，以更精確地決定治療策略。

        與傳統預測模型的比較

        與以往依賴臨床變量的傳統預測模型相比，本研究提出的算法在預測SR-VF方麵顯示出更高的準確性。這一點在AUC的比較中尤為明顯，本研究算法的AUC為0.85，遠高於以往研究中的0.67。這一進步不僅提高了預測的準確性，也為臨床決策提供了更為可靠的依據。

        對心髒複蘇領域的影響

        本研究的算法通過提前預測SR-VF，醫生可以更早地采取針對性幹預措施，如調整抗心律失常藥物的使用策略，優化電擊傳遞方案，甚至提前安排侵入性治療。這些幹預措施的優化，有望減少電擊次數，降低患者心髒和神經係統的損傷，提高生存率和神經功能恢複的質量。

        總結討論

        本研究強調了AI在心髒驟停管理中的潛力，以及該算法在實際臨床應用中的潛在價值。盡管這項研究在特定的心髒驟停管理係統中取得了積極的結果，但其普適性和在不同患者群體中的有效性仍需進一步驗證。未來的研究需要在更廣泛的患者群體和不同的醫療環境中對這一算法進行評估，以確保其在不同情境下的適用性和準確性。

        參考文獻

        Coult J, Yang BY, Kwok H, et al. Prediction of shock-refractory ventricular fibrillation during resuscitation of out-of-hospital cardiac arrest [J]. Circulation 2023;148:327–335.

        編輯：薄荷

        二審：清揚

        三審：碧泉

        排版：半夏