未来十年的心脏骤停和心肺复苏： 预测和塑造技术创新的影响

01 摘要

导言：心脏骤停（CA）是导致死亡的第三大原因，尽管医疗技术不断进步，但存活率却一直很低。本文利用人工智能工具ChatGPT-4和Gemini Advanced的预测，评估了新兴技术在未来十年加强CA 管理的潜力。

方法：我们进行了一次探索性文献回顾，以展望CA 管理的未来。并利用ChatGPT-4和Gemini Advanced，预测了早期识别、心肺复苏术、除颤和复苏后护理方面创新的实施时间表。还咨询了人工智能，以评估预测的一致性和可重复性。

结果：我们推断医疗保健可能会采用新技术，如全面监测生命体征以启动急救系统（无线探测器、智能扬声器和可穿戴设备），使用新型创新的早期心肺复苏术和早期自动体外除颤设备（机器人心肺复苏术、可穿戴自动体外除颤设备和沉浸式现实），以及复苏后护理监测（脑机接口）。这些技术可以加强对CA 患者的及时救治。然而，在伦理和实践方面存在许多挑战，特别是在维护患者隐私和公平方面。这两种人工智能工具做出了不同的预测，实施的时间跨度在3-8年之间。

结论：整合先进的监测技术和人工智能驱动工具为改善心跳骤停管理带来希望。必须采取兼顾严格科学验证和伦理监督的方法。技术专家、医学专家、伦理学家和和政策制定者之间的合作对于在符合伦理的前提下利用这些创新技术降低CA 发病率和提高治疗效果至关重要。要提高人工智能预测能力的可靠性。

关键词：心脏骤停 人工智能 伦理学 技术 机器人 可穿戴设备 可穿戴自动体外除颤器 智能设备 无线探测器 沉浸式现实 脑机接口 预测

02简介

未来CA 管理的改善在很大程度上依赖于（技术）进步的融合和整合，而不是孤立的创新。快速发展的人工智能（AI）为改善生存结果提供了巨大的潜力，但其实施需要谨慎考虑相关的隐私风险。目前在CA 管理方面取得的进步，如早期识别和使用自动体外除颤器（AED），尚未得到普遍应用。公共场所除颤（PAD）计划需要改进，包括更好地跟踪AED 、与急救服务整合以及开展公众宣传活动，以提高早期CA存活率。通过启动应用程序、动员志愿响应者等策略可以显著提高院外CA的存活率。无人机或移动设备等创新的AED 投放方法以及心肺复苏指导数字工具可以进一步加快应急响应。本文的目的是试图预测在未来十年中，几种技术的整合将如何提高生存率。因此，我们对新技术在不久的将来的潜在应用进行了前瞻性分析，旨在了解现实世界中如何将各种创新集成应用于 CA管理。我们使用AI 工具进行预测，目的是利用AI 加强对CA 辅助新技术实施情况的预测。我们进行了一次探索性文献回顾，以展望未来10年CA 管理的发展。同时分析了过去五年的最新出版物，并选择了潜在的研究领域，为潜在的实施进展提出了假设。以生存链为框架，我们为每项创新设定了现实实施的预测时间表，并参考了ChatGPT-4和Gemini Advanced这两款AI 工具的答案。我们之所以选择这两个工具，是因为它们是目前世界上最先进、应用最广泛的人工智能工具。我们的分析侧重于以下关键领域：早期识别和呼救、早期心肺复苏和早期除颤以及复苏后护理。在进行分析时，我们使用ChatGPT-4和Gemini Advanced按以下步骤生成输出结果：

——对于每个段落（早期识别和呼救、早期心肺复苏和早期自动体外除颤器、复苏后护理），我们都要求这两个人工智能工具进行分析，并以Gartner Hype Cycle (GHC) for AI 2023，提示 "充当创新、AI 和CA 方面的专家"。根据Gartner Hype Cycle，您能否预测这一概念的实施？随后，我们根据回答进行了整理。

——分析共进行了两次（2024年3月9日和2024年4月27日）。

——2023 年全球AI 峰会强调了AI 领域的重大创新，尤其关注生成式AI 和决策智能。该模型描述了生成式AI 对各行业的影响，并列出了受生成式AI 影响或有助于其发展的关键技术。我们总结了本次的研究结果，并概述了现有的研究和我们的实施假设。

03早期识别和呼救

利用无线电波进行环境生命体征监测，可在家中对呼吸、心率和神经模式进行不显眼的跟踪。Dina Katabi 及其同事描述了低水平微波信号（类似于 Wi-Fi 中使用的微波信号）追踪细微动作和生命体征的潜力。这项技术可以实现对病人或慢性病患者的远程监控、跌倒或健康状况变化的早期检测以及非接触式睡眠研究，从而彻底改变医疗保健。可以将其设想为一个快速反应系统，通过将所有数据整合到一个能够解读这些数据的系统中，并能尽快激活传出臂，从而整合所有信号，并设法在CA 发生之前防止病情恶化。通过消除对侵入性传感器的需求，Katabi 的工作有望提高病人的舒适度和隐私性，同时扩大医疗监测的范围和准确性。这项技术体现了对日常信号的创新利用如何改变医学的未来，并有可能通过提供持续监控改变家庭环境，将监控范围扩展到传统医疗机构之外。将环境监测与强大的深度学习算法相结合，可使系统能够分析步态、检测生命体征的细微变化并识别可疑的CA ，从而触发即时应急响应。此外，适应个人行为的AI 算法可以在心脏事件发生前几天或几小时提供个性化的风险预测——这可能是挽救生命的措施。这项技术还可以与可穿戴设备和智能扬声器集成，提供心律分析并充当生命体征监测器。医疗保健专业人员可利用沉浸式现实技术协调救护车活动、提供到达前指导、保持心肺复苏能力并改进培训。

ChatGPT-4和Gemini Advanced预计将在2-5年内实施第一轮技术（表1），在5-10年内实施第二轮技术。

表1 关于早期识别和求助的预测（首次分析，2024年3月9日）

04 早期心肺复苏和早期自动体外除颤器

想象一下，在未来的每一个环境中，机器人都可以在心肺复苏的情况下随时进行干预，并可能由远程连接的调度操作员进行协调。可穿戴除颤器的设计理念已作为一个潜在的进一步研究和开发领域进行过多次评估。目前还缺乏证据；没有随机对照试验 (RCT) 证明使用可穿戴除颤器对存活率有积极影响。在舒适度、可穿戴性和用户友好性方面仍需取得重大进展。理想的实施方案应包括由透气、可伸缩织物制成的独立衬衫式服装、精简的无线控制装置，以及具备 "穿上即忘"的特点。这些改进为未来的可穿戴除颤器提供了一个愿景，即在不影响设备救生能力的前提下，优先考虑患者的舒适度和易用性。

ChatGPT-4预计该设备将在2-10年内实施，但Gemini Advanced在两轮中都未能预测时间，ChatGPT-4对第二轮的时间估计为 5-10 年（表2）。

表2 早期心肺复苏和早期除颤的预测（首次分析，2024年3月9日）

05 复苏后护理

脑机接口（BCI）可彻底改变复苏后护理的未来。尽管脑机接口（BCI）技术仍处于萌芽阶段，但它有可能改变我们对心脏骤停的理解和管理。Elon Musk 于2016年创立的协会Neuralink 宣布，将于2023年启动PRIM0E 研究（精确机器人植入式脑机接口），以评估其完全植入式无线BCI 的安全性和功能性，使瘫痪患者能够用意念控制外部设备。2024 年1月，他们的首个 "读脑 "设备被植入病人体内，尽管米切尔等人已经在4名瘫痪病人身上证明，通过开脑手术进入感觉运动皮层是在硬脑膜内或硬脑膜上放置BCI 电极的有效替代方法；BCI 可以帮助病人完成发送电子邮件、发短信和购物等数字任务。通过实时监测从昏迷到出院恢复的CA 每个阶段的脑部活动，BCI可以为了解神经损伤的程度和患者的恢复前景提供有价值的信息。这些信息有助于开发更准确的预后模型，有可能在自发性循环恢复（ROSC）前后的不同治疗阶段指导复杂的医疗决策。

此外，BCI 还能进行有针对性的干预，以增强脑功能并改善CA 幸存者的预后。它们甚至可以解释残余神经活动，从而提出有关 "神经权利 "的关键问题，包括精神隐私、认知自由和个人身份。虽然这种技术整合提供了巨大的可能性，但也带来了深刻的伦理挑战，需要在先发制人的干预和拯救生命的洞察力所带来的益处与持续监控和侵入我们最私密的精神领域所带来的风险之间取得平衡。

ChatGPT-4预测这项技术的前期研究需要10年以上的时间，而Geminni Advanced最初预测需要5-10 年，但在第二轮中修订为2-5年（表3）。

表3 复苏后护理预测（首次分析，2024年3月9日）

06 伦理

2024年3月13日，欧洲议会通过了《人工智能法》，根据AI的风险和影响程度来解决AI 问题。该法禁止滥用面部图像识别数据库和AI 操纵漏洞，同时鼓励通过预防措施和透明度负责任地使用AI 。虽然该法旨在弥补法律漏洞，但它没有充分解决伦理问题，尤其是在涉及个人数据权衡的CA 场景中。在快速应急响应的潜力与隐私风险之间进行权衡，凸显出缺乏一个全面的伦理框架。关键问题包括界定有益的医疗行为与有害的侵入行为之间的界限。要解决这些问题，需要技术专家、医疗专业人士、伦理学家和法律机构之间的合作，以防止对患者自主权和隐私造成影响。伦理方面的考虑必须与技术进步同步进行，尤其是在医疗保健技术有可能扩大资源有限国家的差距的情况下。随着医疗保健技术的发展，伦理责任至关重要。

07 讨论

我们试图通过一系列研究项目（其中一些 "探索"仍类似于科幻小说）来想象未来10 年可能发生的事情，以便更好地利用创新的技术。想象一下，未来的医疗保健系统可以利用音频、视频和无线电波监测心率和呼吸，而无需在身体上安装任何电线或传感器，与医院的监测类似。

科幻小说往往先于科学。我们描述了当前技术与未来技术挑战的整合。需要临床管理来辨别逻辑选择和人为选择。要实施这些技术，必须有证据证明它们能挽救生命--这是一个需要关注的重大挑战。需要更多的随机对照试验（RCT）来测试用于CA 管理的AI 等技术。这篇文章有很多局限性，包括难以构建一个预测未来的研究问题。为了突出这些局限性，我们在不同时间分两轮测试了两种AI 工具，强调了可重复性问题。结果各不相同，凸显了AI 在评估内容时的不同 "思维方式"。对AI 工具用于评估未来预测的规则的评估是有限的，因为目前的AI 还没有精确描述其分析过程。AI 对文本进行分析，并试图在没有明确规则的情况下预测执行情况，就像模拟 "人类思维 "一样。我们的尝试凸显了人类与AI 之间复杂的互动关系，而这种互动关系作为严格的研究方法并不容易处理。在我们的概念中，对CA 管理中新兴技术的探索凸显了这样一个未来：整合这些技术和创新可以显著提高患者的治疗效果。

然而，这些进步涉及到伦理方面的考虑，需要在强有力的证据支持下采取平衡的方法，以确保技术优势不会损害隐私、自主性和公平性,人类必须在进化与风险之间保持平衡。可以就这些挑战定期咨询AI ，以确保不会错失变革的机会。国际复苏联络委员会（ILCOR）和地区复苏理事会等组织可以为此提供便利。医学专家、技术专家、伦理学家和政策制定者之间的合作对于从伦理角度利用变革性技术至关重要。通过合作，他们可以降低CA的发生率和影响，创造更美好的未来。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38788794/

出处：心肺复苏 哈尔滨