可穿戴式生命体征监测设备的围手术期应用

孙 琛，裴丽坚，车 璐，张越伦，黄宇光

中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院麻醉科，北京 100730

患者围手术期死亡问题一直备受关注，术后30 d内死亡率一直居高不下。研究表明，美国大手术后30 d内死亡率高达1%，比术中高1000倍，其中年龄≥45岁的住院患者占2%，初次住院患者占50%[1]。2006年美国疾病预防与控制中心年度死亡表中前3位死亡原因为心脏疾病、恶性肿瘤和脑血管疾病[1]。而Semel等[2]发现，同年美国外科手术患者中有189 690例术后30 d内死亡。围手术期死亡已超过脑血管疾病死亡，成为第三大死亡原因[3]。围手术期连续生命体征的动态监测有助于帮助医护人员早期发现病情变化并及时干预，对降低围手术期死亡率至关重要。随着技术的发展，可穿戴式设备有望实现这一愿景。本文对围手术期生命体征监测现状及可穿戴式生命体征监测设备在围手术期的应用进行综述。

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[4]，而低血压、高血压、低氧血症、发热等术后常见的临床表现往往是上述并发症的早期征象[5]。然而，由于缺乏对脉搏、血压、呼吸频率、核心体温、意识水平等足够的监测与重视，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[6]。2019年一项针对312例腹部大手术的前瞻性队列研究结果显示，24%的患者术后平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)≤70 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)，持续至少30 min；47%的患者术后出现MAP≤65 mm Hg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 mm Hg且持续至少30 min，其中96%在常规监测中被忽视[7]。Sun等[8]的研究则发现，超过30%的患者非心脏手术后出现血氧饱和度<90%且持续1 h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，疾病诊治取得了重大进展，外科手术患者也发生了明显变化。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治疗；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，特别是近期接受手术以及从重症监护病房转回普通病房的患者。从重症监护病房一对一，到普通病房一对多，再到出院后几乎完全失去护理与监测，患者的护理强度和监测频率逐渐下降。病房护士必须优先照顾病情更重的患者，在大多数病房，由于受到护士人数和经费的严重限制[9]，1名护士轮班(每8 h一次)只进行一次生命体征测量。

此外，随着医疗水平的提高，特别是加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念的普及，患者可更早康复出院，但术后并发症的发生率并未减少。Rollins等[10]在一项纳入了23项研究、2099例行择期腹部大手术患者的Meta分析中指出，包含目标导向液体治疗在内的ERAS管理与缩短住院时间、加速术后胃肠功能恢复呈正相关，但术后死亡率、肠梗阻发生率等与对照组比较差异无统计学意义。北京协和医院胰腺外科团队[11]比较了胰十二指肠切除术后ERAS组与对照组患者的康复情况发现了相似结果，ERAS组的术后胃管拔除时间、恢复流食时间及住院时间均明显缩短，胃排空障碍明显少于对照组，但总并发症发生率、胰瘘、胆瘘、出血、感染(包括腹腔感染、肺部感染、胆道感染、泌尿系感染、肝脓肿、切口感染)、二次入院、二次手术及死亡率等两组间并无统计学差异。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，实现早诊断、早治疗，对于预防术后并发症所致的死亡和残疾至关重要。目前可穿戴式生命体征监测设备已实现无论在病房还是家中，均可对患者血压、脉搏、呼吸、核心体温等进行实时监测[12-13]。随着生物技术和计算机技术等的发展，还会有更便捷、精确、可监测更多指标的连续监测设备问世[14]。

下文以医疗相关感染(health care-associated infection,HAI)为例分析术后连续生命体征监测的预警作用及可行性。

HAI是外科大手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，在治疗前无感染证据[15]，可导致住院时间延长、二次入院、二次手术等，且可能造成永久性残疾甚至死亡[16]。根据感染累及部位不同，HAI可分为多种类型，以手术部位感染(surgical site infection，SSI)、中心静脉导管相关性血流感染(central line-associated bloodstream infection，CLABSI)、尿管相关尿路感染(catheter-associated urinary tract infection，CAUTI)、难辨梭菌感染和肺炎(pheumonia,PNEU)(包括院内获得性肺炎、医疗相关性肺炎或呼吸机相关性肺炎)最为常见，约占其总量的85%[17]。对北京协和医院320例腹盆腔大手术患者术后HAI发生率的前期调查结果显示(待发表)，共58例患者出现HAI，总体发生率为18.13%，其中SSI 46%、PNEU 19%、CAUTI 5%、CLABSI 2%、难辨梭菌感染2%、多重感染26%，部分患者因SSI导致二次手术、发生远期不良预后甚至死亡，与现有研究结果一致。

目前国内外针对HAI预防的研究主要集中在手卫生综合预防措施与HAI高危人群术前识别静态模型的建立。然而，一方面，实施手卫生综合预防措施并不能显著降低HAI的发生率[18]；另一方面，现有的预测模型，例如美国国家外科质量改进项目风险计算器、澳大利亚临床风险指数、美国国家医院感染监测风险指数等，是根据术前合并症、实验室检测等进行术后HAI风险预测，此类模型利于识别却很难干预，而且忽视了手术麻醉本身对HAI的影响，亦难以提出改进措施[19-22]。

外科手术后发热十分普遍，且患者术后前几天体温通常高于38 ℃。多数术后早期发热虽为术后炎症刺激所致，但也可能是HAI的预警。连续动态体温监测可反映患者发热全貌，有助于对发热原因进行判断[23-24]。Drewry等[24]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Sepsis作出预判。Yilmaz等[25]研究则表明，最低术后MAP与感染之间呈显著负相关。

近年来，机器学习相继在各大领域兴起，已广泛应用于自然语言处理、视频图像处理、语音信号处理等领域，并在临床医学领域也有了初步应用。相比传统医学统计学方法，机器学习能够更好地模拟和检测随时间动态变化的时序型数据的长期依赖关系，更加适用于围手术期连续动态变化的生命体征监测数据。数据通过可穿戴式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)。这为我们提供了新的思路，即利用可穿戴式生命体征监测装置，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(脉搏、血压、呼吸频率、核心体温、意识水平)以及临床资料(如伤口视觉评估、进行性呼吸急促)、实验室检测(如血气分析)、影像学检查(如CT)等多种数据整合、分析，寻找其关联性，构建术后并发症或其他风险预测模型，从而实现疾病的早发现、早诊断、早治疗，提高患者的生存率。

图1 围手术期连续动态生命体征数据流解决方案

3 无线可穿戴式生命体征监测设备

目前，大多数可穿戴式传感器设备主要面向日常生活和运动，获取的生命体征相关数据不能作为诊疗依据。也有少数公司生产医用可穿戴式移动监测设备或系统(例如ViSi移动监测系统，http://www.soterawireless.com/why-visi)，用于测量和无线传输生命体征，如血压、脉搏、呼吸频率和体温，以提高患者安全性，及早发现患者病情恶化。但目前这些公司均未为护理人员提供用户端，部分设备也难以在家庭环境中实现对患者生命体征的远程监测；此外，大多数终端数据显示系统仍使用传统的用户可选报警“阈值”设定功能，无法智能地解释各种信号以避免重复触发错误报警，且不能整合到现有医疗记录系统中。现阶段，越来越多的公司开始将研发重心转移至连续生命体征监测设备，随着生物科学技术和计算机技术的发展，上述问题也将被逐步解决。应用无线可穿戴式生命体征监测设备对患者进行连续监测与管理，尽早发现病情变化的迹象，实现早诊断、早干预，将是现代医学未来发展的趋势，或将成为新的医疗常规。

例如在体温监测方面，iThermonitor作为一种可穿戴式核心体温监测装置，可以准确、高效、快捷地实时监测人体核心体温，其测量精度已被验证，适于临床应用[26](图2)。将该装置贴于患者腋下，通过蓝牙与手机体温管理APP连接，获取的连续核心体温数据通过中继站传输至医院服务器，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。生成的核心体温曲线图不仅可用于术后HAI的预测，还可用于筛选有效的退热药，评价外科引流、抗生素疗效，判断停止引流、停用抗生素的时机等。

图2 可穿戴式iThermonitor腋窝温度计A.iThermonitor腋窝温度计，尺寸52 mm×32 mm×6.5 mm，含电池重量约7 g；B.iThermonitor腋窝温度计粘贴于腋窝部位；C.估算核心体温显示于苹果手机界面

4 展望

随着技术的发展，未来有望建立无线可穿戴式连续监测系统，用于围手术期高风险患者及出院回家后患者的急性医疗问题监测，以期实现：(1)从高级别转至低级别的护理状态时，为患者的疾病状况和持续康复提供保证；(2)基于对相关危险因素的分析，向医护人员传达高风险患者的有关信息，确保在遇到急性起病或病情变化时对其进行监控，早期发现病情恶化，及时治疗，以改善预后；(3)与机器学习、人工智能相结合，分析、整合多种临床数据，建立相应的诊断与预测模型。

利益冲突：无