综述：人工智能在心肺运动试验（CPET）中的应用现状

《European Journal of Applied Physiology》：Transitioning from stress electrocardiogram to cardiopulmonary exercise testing: a paradigm shift toward comprehensive medical evaluation of exercise function

人工智能助力心肺运动试验（CPET），有望革新预防医学诊断，提高诊疗效率。

　　

人工智能在心肺运动试验（CPET）中的应用现状

在生命科学和健康医学领域，心肺运动试验（Cardiopulmonary Exercise Testing，CPET）近年来崭露头角，成为极具价值的诊断手段。它能全面、综合地反映心血管、呼吸以及代谢系统的协同功能，借助各生理系统间的相互作用，为疾病诊断提供深入且关键的信息。

CPET 的原理基于人体在运动状态下，各生理系统为满足机体能量需求而进行的复杂调节机制。通过在运动过程中监测心率、血压、呼吸频率、氧气摄取量（VO₂）、二氧化碳排出量（VCO₂）等多项指标，医生可以评估心肺功能储备、代谢能力以及心血管系统对运动的反应。例如，VO₂是衡量心肺功能的关键指标之一，它反映了机体在运动时摄取和利用氧气的能力。正常情况下，随着运动强度增加，VO₂也会相应上升，但在心肺功能受损的患者中，VO₂的上升幅度可能受限，甚至出现平台期，这为疾病的诊断提供了重要线索。

然而，CPET 的实施和结果解读面临诸多挑战。从测试过程来看，不同患者的运动能力、配合程度存在差异，且运动方案的选择（如递增负荷运动试验、恒定负荷运动试验等）也会影响测试结果。在结果解读方面，CPET 产生的大量数据涉及多个生理系统的复杂变化，需要专业的生理知识和丰富的临床经验才能准确分析。例如，解读 VO₂、心率储备、呼吸交换率等指标之间的关系，判断其是否符合正常生理规律，进而评估患者的健康状况或疾病严重程度，这对于普通医生来说并非易事。

随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术逐渐渗透到医学领域，为 CPET 结果解读带来了新的契机。AI 是一门涉及计算机科学、数学、统计学等多学科的前沿技术，它通过构建复杂的算法模型，让计算机模拟人类的智能行为，实现对数据的自动分析和预测。在 CPET 中，AI 技术主要通过机器学习和深度学习算法发挥作用。

机器学习算法可以从大量的 CPET 数据中自动学习特征和模式。例如，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法能够寻找数据中的最优分类超平面，将正常和异常的 CPET 数据区分开来；决策树算法则通过对数据进行层层划分，构建决策规则，以判断患者的健康状态。深度学习算法则具有更强的自动特征提取能力，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它可以自动识别 CPET 数据中的图像特征（如心电信号、呼吸波形等），无需人工手动提取特征。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体（如长短时记忆网络 Long Short-Term Memory，LSTM）能够处理具有时间序列特征的 CPET 数据，捕捉数据随时间的变化规律。

AI 在 CPET 中的应用带来了诸多显著优势。在诊断准确性方面，研究表明，AI 模型能够更精准地识别 CPET 数据中的细微变化和异常模式，从而提高疾病的早期诊断率。以冠心病为例，AI 模型通过分析 CPET 中的心率变异性、ST 段改变以及 VO₂动力学等指标，能够比传统方法更准确地判断患者是否存在心肌缺血风险。

在减少观察者间变异性上，由于不同医生对 CPET 数据的解读存在主观差异，导致诊断结果可能不一致。而 AI 模型基于统一的算法和标准，能够避免人为因素的干扰，保证诊断结果的稳定性和可靠性。例如，在评估慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）患者的心肺功能时，AI 模型的诊断结果具有高度的一致性，大大减少了因医生主观判断造成的误差。

在加快决策速度方面，AI 模型能够快速处理大量 CPET 数据，并在短时间内给出诊断建议，为临床医生提供决策支持。这在急诊、重症监护等场景中尤为重要，能够帮助医生及时制定治疗方案，挽救患者生命。

不过，AI 在 CPET 中的应用也面临一些挑战。数据质量是首要问题，CPET 数据的采集过程容易受到多种因素影响，如设备校准不准确、患者运动时的干扰等，这些都会导致数据存在噪声和误差。如果训练 AI 模型的数据质量不佳，模型的性能和准确性将大打折扣。例如，在采集心电信号时，若患者运动过程中电极片脱落或接触不良，采集到的心电数据就会出现异常，影响 AI 模型的训练和诊断结果。

模型可解释性也是一大难题。深度学习等复杂 AI 模型往往被视为 “黑箱”，其内部的决策过程难以理解。在医疗领域，医生需要了解诊断结果的依据，以确保诊断的可靠性和安全性。但目前，很多 AI 模型在解释其诊断结果时存在困难，这使得医生对 AI 辅助诊断的接受度受到一定影响。

此外，伦理问题也不容忽视。AI 在医疗应用中涉及患者大量的敏感数据，如何确保数据的隐私安全至关重要。同时，若 AI 诊断出现错误，责任界定也较为复杂。例如，若 AI 模型误诊导致患者接受不必要的治疗，或错过最佳治疗时机，那么应由谁来承担责任，是研发方、使用方还是其他相关方，目前尚无明确的法律规定。

尽管存在诸多挑战，AI 辅助 CPET 解释在预防医学和医学筛查方面仍具有巨大的潜力。在预防医学领域，AI 结合 CPET 能够对高危人群进行早期筛查，提前发现潜在的心肺疾病风险因素，实现疾病的早期干预和预防。例如，对于有家族心脏病史、肥胖、长期吸烟等高危因素的人群，通过定期进行 CPET 并借助 AI 分析，可以及时发现心肺功能的细微异常，采取相应的预防措施，如调整生活方式、进行康复训练等，降低疾病的发生风险。

在医学筛查方面，AI 可以提高筛查效率和准确性，降低医疗成本。传统的筛查方法往往需要耗费大量的人力、物力和时间，且容易出现漏诊和误诊。而 AI 辅助 CPET 筛查能够快速处理大量筛查数据，准确识别出可疑病例，为后续的精准诊断提供依据。例如，在大规模的社区健康筛查中，利用 AI 辅助 CPET 技术，可以快速筛选出可能患有心肺疾病的个体，再对这些个体进行进一步的详细检查，提高筛查的针对性和有效性。

展望未来，随着技术的不断进步，AI 在 CPET 中的应用将更加成熟。一方面，研究人员将致力于提高数据质量，开发更先进的数据预处理技术，去除噪声和误差，为 AI 模型提供高质量的数据。另一方面，将加强对模型可解释性的研究，开发可视化工具和解释性算法，让医生能够更好地理解 AI 模型的决策过程。同时，相关的法律法规和伦理准则也将逐步完善，为 AI 在医疗领域的安全应用提供保障。

综上所述，人工智能在心肺运动试验（CPET）中的应用是生命科学和健康医学领域的一项重要进展。尽管目前面临着数据质量、模型可解释性和伦理等方面的挑战，但随着技术的不断突破和完善，AI 辅助 CPET 解释有望彻底改变预防医学和医学筛查的现状，为提高患者的健康水平和医疗服务质量发挥重要作用。未来，AI 与 CPET 的深度融合将成为医学研究和临床实践的重要方向，值得科研人员和临床医生密切关注并积极探索。