引言
在医疗科技日新月异的今天，精准医疗已成为重要发展方向，血压是评估心血管健康的关键指标，其测量精准性对于心血管疾病的预防、诊断和治疗至关重要。长城会（GW-ICC）作为心血管领域的重要学术盛会，一直引领着行业发展的方向。
第 35 届长城心脏病学大会（GW-ICC 2024）于 11 月 7 日～10 日在北京国家会议中心举办。此次会议聚焦了众多心血管领域的前沿成果，其中人工智能在赋能血压计精准诊断与智慧化管理方面取得了显著进展，成为了备受瞩目的亮点之一。本文撷取重点内容，与读者分享人工智能为血压测量和心血管疾病防治带来的变革。
精准血压测量具有重要意义
根据世界卫生组织的统计数据，全球范围内，年龄在 30 至 79 岁之间的成年人，约有 12.8 亿人患有高血压[1]。近年来，我国高血压的患病率持续呈现上升趋势[2]。相关研究显示，我国老年人群的高血压患病率超过 50%[3]；中青年人群的高血压患病率虽然低于老年人群，但近二十余年增长趋势却远高于老年人群[4]。高血压作为全球性的公共卫生问题，其流行趋势令人担忧。高血压不仅与心力衰竭、心房颤动、心肌梗死、脑卒中等心脑血管疾病密切相关，其引发的头痛、眩晕等症状也会显著影响患者的工作和生活质量，并可能诱发不良情绪[4]，从而给家庭和社会带来巨大的经济和心理负担，精准诊断、防治高血压对于全球人类健康至关重要。
欧洲心脏病学会（ESC）新版指南对高血压的定义进行了更新（图 1），将收缩压在 140～159 mmHg 或舒张压在 90～99 mmHg 之间定义为 1 级高血压（轻度），而正常血压则要求收缩压低于 120 mmHg 且舒张压低于 80 mmHg[5]。无论是诊室血压、家庭血压、24 h 动态血压，还是夜间血压、清晨高血压，其正常范围的界定都直接影响诊断结果。新版指南还对分级做了更为细致的划分，每一层都有其生理病理意义。精准的血压测量对于判断患者的病情、制定合理的治疗方案以及评估治疗效果都起着关键作用。
图 1 2024 ESC 高血压指南更新
然而，由于水银血压计即将全面停止生产[6]，使得替代测量设备的精度问题备受关注。若替代设备无法保持测量精度，将给人们的心血管健康带来不可预见的后果。血压计作为家庭中最重要的诊断设备之一，其精准性直接关系到高血压的「三率」，即知晓率、治疗率和控制率。目前，我国高血压患病率较高，但知晓率、治疗率和控制率仍有待提高。普及精准方便的血压计成为了提高「三率」的关键环节，有助于早期发现高血压患者，及时进行干预和治疗，从而降低心血管疾病的发病风险。
示波法测量血压存在局限性
目前，市面上常见的血压计根据其工作原理不同，可以分为示波法和柯氏音法两种。示波法电子血压计基于压力振荡法原理工作，当袖带充气放气时，通过检测臂带气囊内振荡波幅度来估算血压[7]（图 2）。然而，示波法存在一定的局限性。示波法是基于算法估算血压，对于血压波动较大的情况，如房颤、心律不齐等特殊疾病或妊娠状态时，示波法难以精准捕捉真实的血压值[8]，甚至无法测量到血压。例如，房颤患者的心脏节律不规则，导致动脉血流波动异常，示波法测量时可能会出现较大误差。既往研究显示，与水银柯氏音听诊法相比，69% 的示波法电子血压计误差 ≥ 5 mmHg[9]。多数示波法电子血压计以 10 mmHg 为单位进行跳动，无法识别 5 mmHg 的细微差距。就像一把尺子，如果它的刻度单位是 10 mm，它就无法准确量出 5 mm 的物体，因为它只能测量出 10 mm 以上的长度。这也促使医疗界寻求更精确的血压测量工具，以满足临床需求。
图 2 示波法血压计硬件示意图
柯氏音法：更准确的血压测量方法
柯氏音法由俄国军医柯洛特科夫于 1905 年发明，其原理是通过袖带加压阻断肱动脉血流，在放气过程中监测血流冲击血管产生的声音变化来直接测量血压。当袖带压力下降到收缩压时，肱动脉部分打开产生涡流形成柯氏音，第一次听到柯氏音即为收缩压，柯氏音消失时为舒张压[2]（图 3）。
柯氏音法的优势在于其直接测量血压，相对示波法更能准确反映人体真实的血压水平。在高血压管理决策中，血压测量误差的影响不容忽视。研究表明，5 mmHg 的血压差距就可能直接决定患者是否需要服用降压药以及药物剂量的调整。例如，对于临界高血压患者（收缩压在 140～149 mmHg 之间，舒张压在 90～94 mmHg 之间），如果测量误差导致血压值误判，就可能使患者接受不必要的药物治疗或延误治疗时机。因此，如果将测量精度高的柯氏音法与安全、环保、便捷的电子血压计相结合，将对高血压的精准管理具有重要意义。
图 3 柯氏音听诊原理
人工智能赋能柯氏音法电子化精准测量
实现技术创新与突破
人工智能与柯氏音法的结合实现了血压测量技术的全面创新。在硬件方面，柯氏音血压计采用了先进的传感器技术，如高速线性控制阀实现精准控制均速泄压，满足柯氏音法的压力控制要求；双柯氏音传感器和去噪技术保证了左右手佩戴都能准确感知柯氏音，且不受环境影响精准采集柯氏音。通过全国各地大规模的数据采集，涵盖了不同地区、不同人群的血压数据，为算法训练提供了丰富多样的样本。在算法与算力方面，运用 CNN-Transformer 等先进模型，经过深度神经元网络的迭代学习训练，实现了对柯氏音的精准识别。高算力、高存储芯片的应用使得端侧 AI 算法得以部署，显著提升了血压测量的准确性。
性能优势显著
在 1.6 w 测试集上的对比结果显示，AI 模型的高压准确率达到 96.5%，低压准确率达到 98.0%，而示波法的高压准确率仅为 50.3%，低压准确率为 66.4%。在临床试验中，基于 AI 模型的柯氏音法血压计在收缩压和舒张压的测量误差控制方面表现良好，如收缩压 ≥ 5 mmHg 的误差率仅为 2.8%，而示波法高达 31.4%。这表明人工智能赋能的柯氏音法血压计能够为临床诊断和患者自我监测提供可靠的数据支持。
柯氏音回放功能的独特价值
柯氏音回放功能是人工智能柯氏音法血压计的一大特色，其原理是通过还原专业医生听诊过程，让患者和医生可以再次确认血压测量的准确度。这一特色功能在临床应用中优势显著，且对于进一步加强高血压精准诊断与治疗意义重大。例如，在复杂病例中，医生可以通过回放柯氏音更准确地判断测量结果的可靠性，从而做出更精准的诊断。对于患者来说，这一功能增加了测量的透明度和可信度，使他们能够更好地了解自己的血压状况，减少疑虑的同时还能够增强自我健康管理意识；在心律失常患者中，柯氏音回放有助于医生观察柯氏音与心脏节律的关系，排除测量误差干扰，为诊断提供有力依据。
总结
电子示波法、人工柯氏音听诊法和电子柯氏音听诊法各有优缺点。示波法操作方便但测量准确性受限；人工柯氏音听诊法准确但依赖操作人员经验且易受环境干扰；电子柯氏音听诊法则结合了两者优点，具有操作方便、测量准确、适用人群广、抗噪音能力强等优势，适合大规模应用及远程和持续监测。放眼未来，标准化接口的应用将使柯氏音血压计能够与各种医疗设备更好地结合，为医疗信息化和智能化发展提供有力支持。人工智能在血压测量领域的成功应用只是一个开端，我们有理由相信，在人工智能的助力下，心血管健康事业将迎来更加美好的明天。未来，它还将在更多医疗领域发挥巨大作用，推动医疗技术不断进步，为全球患者带来更多福祉。
本文仅供医疗卫生行业专业人士阅读参考
内容策划：于洋
项目审核：陆楚楚
题图来源：图虫创意
参考文献
