非接触式生理参数测量用于远程急诊分诊的可行性研究*

夏 梦,赵金川,江 南,罗 杰,黄 健

(1.重庆市急救医疗中心急诊科,重庆 400010;2.中山大学附属第八医院,广东 深圳 518055)

随着人工智能、移动互联网和视频通讯技术的进步,急救模式不再是等待患者来医院,而是将急救提前至现场或急救车上。蔡平军等[1]研发了“视频120报警系统”,实现了“一键报警、即时定位、视频通话、远程指导、智慧调度”等多个功能,提升了急救各个环节的效率,提高了急救资源的可及性,目前,已在重庆市及其他省市推广应用。利用视频“120”远程急救指导的同时在现场和救护车上预检分诊并进行病情评估,将预检分诊提前,危重病患者提前向医院内预警,直接由绿色通道进入抢救室救治,对提高急诊急救效率、节约急救资源具有重要意义。因此,本研究利用手机应用程序(APP)测量心率及呼吸频率,结合对急诊就诊患者的特征进行分析,以探讨远程预检分诊的可行性。

1 资料与方法

1.1研究对象 纳入重庆市急救医疗中心2022年6月1日至10月31日急诊科就诊的419例患者作为研究对象。排除观察指标缺失、指标存在明显错误及无法进行面部识别的患者。

1.2方法

1.2.1接触式与非接触式心率、呼吸频率测量方法 接触式采用心电监护仪(Mindray BeneVision N12,深圳迈瑞)。非接触式采用华为研发的“芯心相容”APP(版本V3.1),手机选取6 400万后摄像素、2 700×1 228分辨率较高的华为P50Pro。同一时间采集两种方式的心率和呼吸频率参数,即先通过心电监护仪采集患者心率和呼吸频率后再用手机APP非接触式采集患者心率和呼吸频率。

1.2.2急诊分级及分组 由急诊护士参照《急诊预检分诊专家共识》2018版的4级分级方法[2]及改良早期预警评分(MEWS)[3-4]对患者进行病情分级,1、2级定义为“危重症”,3、4级定义为“轻症”。按分级结果分为危重症组(221例,占52.7%)和轻症组(198例,占47.3%)。

1.2.3远程预检分诊评分 由急诊护士参照《急诊预检分诊专家共识》2018版的4级分级方法和院前指数法/快速急诊内科评分/MEWS中的部分指标[5-6]将年龄、非接触式测量的呼吸频率及心率、意识、是否合并胸/腹贯通伤、主诉、既往史进行评分,年龄共计6分,心率、呼吸频率、创伤情况各共计4分,意识共计3分,主诉共计3分,既往史共计3分,总分为27分。3～<12分为4级,12～<18分为3级,18～<25分为2级,25～27分为1级,若符合危急征象/情况者指标中任意1项即为2级以上[7]。见表1。由于目前国内尚无完整的结构化的主诉列表,为更好地研究患者主诉与病情分级的关系,建议采用明确的主诉分类,参考了国家卫生健康委员会“十二五”规范教材诊断学第9版常见症状作为主诉分类。

表1 远程预检分诊评分

1.2.4资料收集 所有观察指标以问卷形式采用实时问诊,及时记录。

2 结 果

2.1手机与监护仪测量的呼吸频率、心率比较 手机测量的心率与监护仪比较,差异有统计学意义(P<0.05);手机测量的呼吸频率与监护仪比较,差异无统计学意义(P>0.05)。见表2。

表2 手机与监护仪测量的呼吸频率、心率比较[M(P25,P75),次/分,n=419]

2.2一般资料 419例患者中男260例(62.1%),女159例(37.9%);年龄14～103岁,中位63(50,75)岁;未成年组(14～<18岁)12例(2.9%),青年组(18～<45岁)64例(15.3%),中年组(45～<60岁)119例(28.4%),老年组(60～<75岁)116例(27.7%),高龄组(≥75岁)108例(25.8%)。轻症组患者中18～<45岁者明显高于危重症组,差异有统计学意义(P<0.05)。见表3。

表3 2组患者年龄分层比较[n(%)]

2.3生命体征在病情分级中的情况 轻症组患者中意识清楚者明显高于危重症组,危重症组患者中意识状态为“对声音刺激有反应”和“对疼痛刺激有反应”者均明显高于轻症组,轻症组患者多为“意识清楚”,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表4。2组患者监护仪测量的心率比较,差异无统计学意义(P>0.05);监护仪测量的呼吸频率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。见表5。

表4 2组患者意识状态比较[n(%)]

表5 2组患者监护仪测量的心率、呼吸频率比较[M(P25,P75),次/分]

2.4主诉在病情分级中的情况 同一例患者合并主诉类别数最多4种。危重症组患者排前3位主诉依次为胸痛(18.6%)、意识障碍(12.7%)、腹痛(10.9%)。轻症组患者排前3位主诉依次为关节疼(21.7%)、眩晕(14.6%)、腰背痛(13.1%)。危重组患者以胸痛、意识障碍、便血为主诉者均明显高于轻症组,轻症组以关节痛为主诉者明显高于危重症组,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表6。

表6 2组患者主诉比较[n(%)]

2.5既往史在病情分级中的情况 同一例患者合并既往史数量最多4种。2组患者排前3位既往史均为高血压、糖尿病、冠心病,危重症组患者中排前3位既往史者比例均高于轻症组,但差异均无统计学意义(P>0.05)。危重症组患者中既往有肿瘤、消化道出血病史者比例明显高于轻症组,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表7。

表7 2组患者既往史比较[n(%)]

2.6急诊预检分诊与远程预检分诊病情分级比较 远程预检分诊的危重症患者明显少于急诊预检分诊,差异有统计学意义(P<0.05)。见表8。

表8 急诊预检分诊与远程预检分诊的病情分级比较[n(%),n=419]

3 讨 论

远程医疗利用信息化手段打造高效的急救医疗平台,为急救现场的伤病员提供优质的急救医疗服务,在急救医学领域具备了发展的必要和广阔的应用空间[8]。目前,远程医疗在院前与院内、医疗机构间信息交互上是可做到完全互通的,蔡平军等[1]研发了视频“120”实现院前与院内互联互通、救治一体化。美国e急救医疗服务建设通过网络视频会议技术建立其偏远地区急救医护人员与e急救医疗服务中心医护人员互通桥梁,使抢救质量得到明显提高的同时也减少了很多不必要的转诊[9]。但远程医疗在面对非医疗机构的患者端时难以获得相对准确的生命体征相关数据。病史采集和患者意识、精神状态等可通过音视频,如视频“120”系统等获得,在该类信息提取方面可做到与来院就诊患者高度一致,但对心率、呼吸频率、血压、血氧饱和度等生命体征相关数据的获取较困难。

基于移动互联网及视频通讯技术的进步[10],许多健康监测类的电子产品不断涌现,有接触测量类的智能手表、非接触测量类的智能手机等通过传感器或手机摄像头实现包括心率、呼吸频率等人体体征的测量,但目前对非接触式测量心率及呼吸频率准确性的研究较少见,是否可真实作为生命体征的评估不明确。因其在远程医疗方面具有重要的影响,本研究通过对非接触式心率、呼吸频率测量与心电监护进行比较,评估了非接触式测量方法的准确性。结果显示,非接触式测量心率的准确性尚不能达到要求。

非接触式测量原理为光电体积描述方法,对环境要求高,需要光线充足,对贫血患者测量结果会存在影响,干扰及影响因素较多,其算法的不同,准确性也存在差异。有研究将自寻优归一化最小均方误差算法的非接触式心率测量与指夹式血氧仪测得心率比较分析,平均绝对百分比误差为2.6%,其准确性及稳定性均较高[11]。从现有的研究进展来看,光电体积描述方法也可用于血压、呼吸频率、血氧饱和度等其他生理指标的测量,在医学领域具有较大应用前景[12-13]。随着该技术不断成熟,算法更加精准,可实现将音视频、非接触式生理指标和专家指导实时共享,更准确地判断病情,有效指导现场急救的同时提前分诊,医院内做好完备接诊工作,提高急诊急救效率。

如上所述,目前,非接触式测量的生理指标相对单一,部分生理指标的准确性尚有待于进一步提高,因此,在远程病史采集中是否可获得更多有利于评估病情的特征协助远程分诊呢?本研究通过对患者就诊的特征进行分析,进一步探索了分级为危重症患者与轻症患者在年龄、主诉、既往史等信息方面的差异,尤其是对危重症患者特征进行了分析,以在远程分诊中给予警示。

危重症患者生命体征往往不稳定,MEWS评分高,预检分诊等级高。本研究发现,危重症患者意识状态为“对声音刺激有反应”和“对疼痛刺激有反应”的例数高于轻症组,呼吸频率也较快,轻症患者则多表现为意识清楚。可见危重症患者意识状态改变更明显,呼吸频率更快,在远程分诊时对此类患者需提高警惕。

主诉是患者急诊的主要原因,可为分诊提供决策依据。目前,国内外虽有关于主诉的研究[14],但以病情程度分组进行来研究者较少见。张展弈等[15]统计了北京某三甲医院老年患者的九大常见主诉,最常见的三大主诉为腹痛、胸闷或胸痛及发热。本研究中急诊就诊患者排前3位主诉为胸痛、关节痛、腹痛/眩晕。危重症组患者以胸痛、意识障碍、便血为主诉者高于轻症组。因此,在分诊时遇到具有上述主诉的患者往往提示病情程度较重,更有可能属于危重症。当然由于所处季节及地域不同患者常见主诉及危重症主诉可能存在一定差异。

本研究结果显示,2组患者排前3位的既往史均为高血压、糖尿病、冠心病,危重症组患者此3种既往史所占比均高于轻症组,但差异无统计学意义(P>0.05)。而既往患有肿瘤、消化道出血病史者往往病情程度更重。肿瘤患者全身机体状态欠佳,放化疗、免疫治疗或终末期姑息治疗均会对机体造成影响,一旦合并其他系统疾病,对患者来说均易造成致命性打击。消化道出血患者往往消化系统本身存在问题,如消化道溃疡等或其他疾病并发症,如肝硬化食管静脉曲张破裂出血,因心脑血管疾病口服抗血小板聚集药物、风湿免疫类疾病口服非甾体类药物等相关因素影响,消化道出血事件易反复发生,起病隐匿,对黑便等临床表现易忽视,一经发现往往出现休克征象。这些既往史也是远程分诊时应着重考虑的因素。

在我国,急诊信息化、智慧化、数字化等平台建设已相当成熟,但在分诊方式方面仍停留在急诊预检分诊模式。目前的分诊方式已不能满足现在急救医疗模式,远程分诊势必成为未来一种发展方式。王文进等[16]研究中有提及在突发公共卫生事件中多平台远程预检分诊模式的构建,其突破了时间及空间限制,可充分优化医疗资源配置,为患者提供更加便捷和高质量的服务。MOSCH等[17]利用无人机镜头进行非接触式心率测量,远程评估生命体征作为急救人员挽救生命的决策辅助。RYAN等[18]利用人口统计、症状、并发症建立模型预测新型冠状病毒感染相关疾病的严重后果用于远程分诊,避免了不必要的候诊室暴露。目前,尚无公认的远程分级分诊方法,本研究尝试通过包含就诊信息特征和非接触式生理参数相结合方式制定远程预检分诊评分表进行急诊病情分级,评估其可靠性,以期为急诊远程分诊提供有效的方法。因远程预检分诊所能获取的指标比急诊预检分诊少,非接触的心率、呼吸频率测量准确性尚需进一步提高,各指标所占权重是否适合等多种因素均对其可靠性存在影响。随着生物工程、人工智能等技术的发展,将来可获得更准确及多样化的指标,利用大数据分析危重症患者的就诊特征,设计权重分值,有希望研究出一套有效的远程分诊系统,可进一步将急诊分诊救治提前,提高急诊急救效率,节约急救资源。