基于人工智能与5G技术的急诊重症心血管疾病全流程闭环管理体系构建与应用研究OA

目的 构建集5G院前急救、AI智能预警、临床辅助决策和自动化质控于一体的急诊重症心血管疾病全流程闭环管理系统,并评价其临床应用效果。方法 采用单中心前后对照观察性研究,纳入2023年3月至2024年12月某三级甲等医院经急诊收入院的急性冠脉综合征、急性心力衰竭或心源性休克患者1 192例,按系统上线时间分为对照组580例和干预组612例。系统按照“云——边——端”架构建设,集成5G院前协同、NLP数据治理、基于XGBoost的心源性休克早期预警模型和智能质控上报模块。比较两组关键救治时间节点、AI模型性能、质控效率及主要临床结局。结果 两组年龄、性别及主要诊断构成差异均无统计学意义(均P>0.05)。系统上线后,院前12导联心电图传输成功率为99.5%,平均传输耗时<2 min;干预组D2B时间较对照组平均缩短18.5 min。ROC曲线分析显示,AI模型预测未来4h内显性休克的AUC为0.88(95%CI:0.85~0.91),优于传统休克指数和MEWS评分;智能质控系统将单份病历平均填报时间由32min缩短至2min,国家平台审核通过率由88.5%提升至99.7%;心源性休克亚组院内病死率由38.5%降至27.4%(P=0.034)。结论 基于5G和AI的急诊重症心血管全流程闭环管理系统与救治效率提升、休克早期识别改善及质控效率提高相关,具有较高的临床应用价值。