【课题组会】可穿戴式生命体征监测设备的围手术期应用

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1.加强外科术后患者生命体征监测迫在眉睫

绝大多数术后死亡与术后出血、心脑血管并发症、呼吸系统并发症、术后感染等相关，而低血压、高血压、低氧血症、发热等术后常见的临床症状往往是上述并发症的早期征象。由于缺乏足够的监测与重视，这些生命体征传递出的信息往往被忽视，以致未能及时发现病情的恶化。一项前瞻性队列研究结果显示，24%的腹部大手术患者术后平均动脉压（mean arterial pressure, MAP) 小于等于 70mmHg ，持续至少30 min；47％的患者术后出现MAP65mmHg且持续至少15 min，其中近50%在常规术后无创动脉血压监测中（每4小时监测一次）被忽视；7％的患者出现MAP>130 mmHg且持续至少30 min，其中96％在常规监测中被忽视。Sun等人发现，超过30%的患者非心脏手术后出现血氧饱和度<90%且持续1h以上，其中90%在常规术后血氧饱和度监测中被忽视。

过去几十年中，疾病的诊治取得了重大进展，外科手术患者也发生了明显变化，但对术后患者生命体征的监测却未作出相应改变。一方面，日间手术的飞速发展使得越来越多“相对健康”的患者不再需要住院；另一方面，随着医疗技术提高以及人口老龄化的加重，越来越多的老年患者或病情危重、合并多种基础疾病的患者有机会接受手术治疗。然而，医护人员对于患者生命体征的监测强度相对不足，特别是对近期接受手术以及从重症监护病房转回普通病房的患者。此外，随着加速康复外科（enhanced recovery after surgery, ERAS）理念的普及，患者实现了更早康复出院，但术后并发症，例如出血、感染、二次手术、二次入院等，并未减少。虽然早期康复可能与更好的预后相关，但患者更早出院也意味着许多术后并发症将在缺乏实时监测、无法及时干预的家庭环境中出现。

2.外科术后生命体征连续动态监测的可行性

加强对生命体征的监测，识别病房或家庭环境中患者生命体征的动态变化，早期发现病情恶化并及时干预至关重要。目前无论在病房还是家中，可穿戴连续生命体征监测设备均可实现对患者血压、脉搏、呼吸频率、核心体温等的实时监测。

以体温为例。外科手术后发热十分普遍，术后前几天患者体温通常高于38℃。虽然术后早期发热多由术后炎症性刺激所致，但也有可能是医疗相关感染（health care-associated infection, HAI）的预警。HAI是术后常见且严重的并发症，是指由某种感染性物质或其产生的毒素介导的局部或全身感染状态，且在治疗前无感染证据，与患者不良预后息息相关。连续动态监测体温可反映患者发热全貌，有助于对发热原因进行判断。有研究表明，连续核心体温曲线显示出的异常体温曲线图可对ICU患者是否出现脓毒血症作出预判。

近年来，人工智能相继在各大领域兴起并推广，在临床医学领域也有初步应用。相较于传统的医学统计学方法，人工智能可以更好地模拟和检测随时间动态变化的时序性数据的长期依赖关系，更加适用于围手术期生命体征监测数据。这为我们提供了新的思路，即利用可穿戴连续生命体征监测装置，结合机器学习数据处理方法，将患者围手术期的连续生命体征数据以及临床表现、实验室检查、影像学检查等多种数据整合分析，构建术后并发症或其他疾病风险预测模型，实现早发现、早诊断、早治疗。数据通过可穿戴连续监测设备上传至中继站，继而传输至医院服务器，再通过医院服务器反馈至病房中央监测站和/或移动监测设备，供医护人员进行处理与整合。（图1）

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