心衰发病初期症状隐匿，是心血管疾病的终末阶段，临床防治难度较高。心衰患者出现亚临床功能异常开始到进展为显性症状，持续时间长达18个月，在此阶段实现早期干预，能够降低心衰患者后期复发住院风险、提升5年生存率，进而减轻患者家庭照护负担与社会医疗负担。

1.心衰筛查技术

临床筛查心衰类疾病时，多采集静脉血液检测B型利钠肽（BNP），属于有创操作，可加重患者不适感，且检测周期长达3-4小时，无法满足即时筛查需求。此外，BNP检测依赖实验室设备，基层医疗机构、偏远地区覆盖率不足，导致部分早期心衰患者延误诊断，且BNP水平受年龄、感染、肾功能等多因素影响，单独检测特异性低，存在误诊风险。

随着人工智能（AI）技术不断发展，基于心音、心电分析的AI技术逐渐成熟，为早期心衰筛查提供了新的思路。结合技术原理分析，心音信号能够提供心肌收缩力、心脏瓣膜活动等多种信息，若心功能减退导致心室舒张末压力升高，表现为第一心音振幅（S1）降低、第二心音（S2）分裂异常。AI系统听心音，利用高精度声学传感器采集数据，经信号降噪、特征提取处理，可在数秒内完成BNP等效值推算，有利于精准识别BNP＞100pg/ml的早期风险人群，且心音信号稳定，不受检测环境干扰。此类声学采集设备还可适配移动诊疗场景，如家庭医生上门服务时快速采集数据，检测不受限于固定场地，能够提升筛查灵活性。结合心电维度分析，AI系统能够识别心电图中心衰相关隐性特征。健康心脏电活动时，P波、QRS波群、T波形态规律，而心功能受损后，QRS时限延长、T波点交替异常。AI系统读心电，能够量化预测心衰风险。

2.AI技术预测心衰优势

2.1数据处理效率高

传统BNP检测需3-4小时后获取结果，而AI系统可在8秒完成数据分析，用于社区大规模筛查中，单日可完成超过500人次检测，有利于缩短受检者等待时间。

2.2兼容性与普适性

AI技术“听心音、读心电”无需依赖专业实验室，便携设备重量低，能够适配社区卫生服务中心、基层诊疗机构等多种使用场景，且兼容不同型号的心电设备，能够避免医疗机构因设备不兼容出现的技术推广障碍问题。

2.3诊断准确性高

AI技术综合分析心音的声学特征及心电的电生理特征，构建包含多指标的风险评分体系，能够提升综合诊断特异性，避免单一指标受到干扰引发的误诊事件。

2.4患者长期监测依从性高

AI技术“听心音、读心电”属于无创操作，受检者耐受度高，适用于儿童群体、老年群体、慢性病群体等需长期监测人群心衰筛查中。此外，AI系统支持数据无线上传，能够实现居家定期监测，且医护人员可通过远程平台实时掌握患者心功能变化，能够对已确诊心衰患者的后期干预方案进行及时调整。

2.5医疗成本减少

AI技术“听心音、读心电”筛查心衰时，单次筛查成本约为常规BNP检测的1/3，且尽早干预心衰能够降低年均医疗支出。

3.AI技术预测心衰局限性

但要注意，AI技术“听心音、读心电”筛查心衰仍存在一定局限性，如体脂率＞30%人群受心音信号衰减影响，可能出现AI诊断灵敏度下降，且筛查少数民族心衰患者时，应在实践中不断优化算法，通过多样化的数据支撑筛查结果。随着AI技术筛查心衰患者样本数量增加、AI技术更新，上述筛查局限性将逐步突破，未来此技术有望使心衰防治从“被动治疗”转为“主动预防”，进一步拓宽心血管疾病早期筛查范围。

总而言之，随着AI技术不断发展，AI技术“听心音、读心电”能够作为医生筛查心衰的重要依据，且利用8秒出结果的心音分析预测心脏疾病风险，能够为心衰患者早期防治奠定时间窗，使早发现、早干预心衰成为可能，进而保障患者心功能健康。

作者：重庆市红十字会医院 王铭杨

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