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妊娠期阻塞性睡眠呼吸暂停筛查的研究进展

中国全科医学 2023年第20期26卷 2555-2558,2566页

作者：王晶玉洪申达韩芳刘国莉北京大学人民医院呼吸睡眠医学科北京市100044 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京市100191 北京大学人民医院妇产科北京市100044

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是妊娠人群中常见的睡眠呼吸障碍性疾病,不仅与多种不良妊娠结局相关,也可能对母婴远期健康产生重要影响。目前诊断OSA的金标准多导睡眠监测在妊娠人群中难以大规模开展,导致绝大多数妊娠期OSA未能得到及时诊断... 详细信息

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是妊娠人群中常见的睡眠呼吸障碍性疾病,不仅与多种不良妊娠结局相关,也可能对母婴远期健康产生重要影响。目前诊断OSA的金标准多导睡眠监测在妊娠人群中难以大规模开展,导致绝大多数妊娠期OSA未能得到及时诊断。寻求其他筛查策略和筛查工具准确识别具有OSA风险的孕妇并进行及时诊治,对于改善不良妊娠结局具有重要意义。本文针对妊娠期OSA患病率、筛查现状、筛查时机、目标人群、筛查工具的研究进展进行综述,以期为妊娠期OSA的筛查提供参考和理论依据。

关键词：睡眠呼吸暂停,阻塞性妊娠筛查家庭睡眠呼吸暂停监测多道睡眠描记术综述

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妊娠期常见睡眠障碍性疾病

中华妇产科杂志 2024年第3期59卷 244-249页

作者：王晶玉李东泽洪申达董霄松韩芳刘国莉北京大学人民医院呼吸睡眠医学科北京100044 滨州医学院附属医院呼吸与危重症医学科滨州256603 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191 北京大学人民医院妇产科北京100044

睡眠障碍性疾病在妊娠期间较为常见,可能导致多种妊娠并发症甚至不良妊娠结局的发生。本文对妊娠期最常见的3种睡眠障碍性疾病,即阻塞性睡眠呼吸暂停综合征、失眠症和不宁腿综合征的流行病学、危险因素、与不良妊娠结局的关系、临床表... 详细信息

睡眠障碍性疾病在妊娠期间较为常见,可能导致多种妊娠并发症甚至不良妊娠结局的发生。本文对妊娠期最常见的3种睡眠障碍性疾病,即阻塞性睡眠呼吸暂停综合征、失眠症和不宁腿综合征的流行病学、危险因素、与不良妊娠结局的关系、临床表现、诊断及治疗现状进行综述,以期引起临床工作者对妊娠期睡眠障碍性疾病的关注和重视,并为及时给予正确的睡眠干预提供理论依据。

关键词：睡眠障碍性疾病不宁腿综合征阻塞性睡眠呼吸暂停综合征不良妊娠结局妊娠并发症睡眠干预流行病学妊娠期

SPG-Suite：面向伪周期时间序列的预测方法

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计算机科学与探索 2014年第10期8卷 1153-1161页

作者：洪申达尹宁邱镇樊里略李红燕北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期... 详细信息

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。

关键词：时间序列伪周期预测

生命体征时序数据的可计算表型提取研究与应用

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中国科技成果 2023年第10期24卷 1-2页

作者：洪申达李红燕孙陈希尚骏远北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191 北京大学医学部医学技术研究院北京1001913 北京大学智能学院北京100871 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871

人体是一种典型的复杂系统,基于连续监测的人体呼吸、脉搏、血压、血氧、心电、脑电等生命体征时序数据,采用数据驱动的方式提取其中与人体健康状况相关的可计算表型(Computational Phenotype),是评估人体健康状况的重要手段.对于院前... 详细信息

人体是一种典型的复杂系统,基于连续监测的人体呼吸、脉搏、血压、血氧、心电、脑电等生命体征时序数据,采用数据驱动的方式提取其中与人体健康状况相关的可计算表型(Computational Phenotype),是评估人体健康状况的重要手段.对于院前疾病筛查、院中病情进展预测、院后健康管理均具有重大意义.

关键词：时序数据人体健康状况数据驱动连续监测生命体征

阻塞性睡眠呼吸暂停综合征与妊娠期高血压疾病的关系

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中华妇产科杂志 2023年第9期58卷 658-663页

作者：白瑞王晶玉张驰洪申达张林燕魏俊王雁杨京晶董霄松韩芳刘国莉北京大学人民医院妇产科北京100044 北京大学人民医院呼吸睡眠医学科北京100044 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191

目的探讨阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)对妊娠结局的影响,特别是与妊娠期高血压疾病(HDP)之间的关系。方法选取2021年1月至2022年4月于北京大学人民医院建档、因OSAS高危于孕期行睡眠监测的孕妇228例作为观察对象,查阅病历收集其临床... 详细信息

目的探讨阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)对妊娠结局的影响,特别是与妊娠期高血压疾病(HDP)之间的关系。方法选取2021年1月至2022年4月于北京大学人民医院建档、因OSAS高危于孕期行睡眠监测的孕妇228例作为观察对象,查阅病历收集其临床资料进行回顾性分析。根据是否确诊为OSAS,分为OSAS组(105例)和非OSAS组(123例),采用非参数Mann-WhitneyU检验、χ2检验或Fisher精确概率法比较两组孕妇的一般资料和母儿结局,进一步对两组孕妇HDP各类型的发生情况进行比较。结果 (1)与非OSAS组比较,OSAS组孕妇的中位孕前体重指数(分别为23.6、27.6 kg/m2)及打鼾症状的比例[分别为28.9%(33/114)、59.2%(61/103)]均较高,分别比较,差异均有统计学意义(P均0.05)。(3)与非OSAS组比较,OSAS组孕妇妊娠合并慢性高血压[分别为11.4%(14/123)、22.9%(24/105)]、慢性高血压伴发子痫前期[分别为11.4%(14/123)、30.5%(32/105)]的发生率更高,分别比较,差异均有统计学意义(P均<0.01)。结论 OSAS与HDP(尤其是妊娠合并慢性高血压及慢性高血压伴发子痫前期)和GDM有关,可为高危孕妇中开展OSAS的筛查和诊治提供一定的实践依据。

关键词：睡眠呼吸暂停,阻塞性高血压,妊娠性妊娠结局

人工智能心电分析技术在临床诊疗中的应用进展

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实用心电学杂志 2023年第1期32卷 15-21页

作者：耿世佳周杨徐伟伦刘兴鹏洪申达安徽心之声医疗科技有限公司安徽合肥230088 首都医科大学附属北京朝阳医院心脏中心北京100020 北京哈特瑞姆医疗技术服务有限公司哈特瑞姆-心之声联合实验室北京100020 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191

按照人体由内及外的抽象结构顺序,分别从心脏电传导系统、心脏结构(包括瓣膜、心肌、冠状动脉等)、心脏外部其他系统等方面,列举人工智能(artificial intelligence,AI)特别是深度神经网络在心电分析领域的最新研究进展。本文介绍了AI心... 详细信息

按照人体由内及外的抽象结构顺序,分别从心脏电传导系统、心脏结构(包括瓣膜、心肌、冠状动脉等)、心脏外部其他系统等方面,列举人工智能(artificial intelligence,AI)特别是深度神经网络在心电分析领域的最新研究进展。本文介绍了AI心电分析技术在识别心律失常、电解质紊乱、心脏瓣膜病、冠心病及循环系统、消化系统等疾病方面的应用,还涉及其在个人身份识别领域的创新应用,以及迁移学习等AI技术如何用于实际研究,以期催生更多跨领域合作,挖掘心电图的深层价值,从而实现多系统疾病的筛查、诊断和治疗。

关键词：心电图人工智能深度学习心律失常电解质紊乱瓣膜病心肌病冠心病

量表在不同妊娠阶段筛查阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的应用价值

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中华医学杂志 2023年第48期103卷 3932-3937页

作者：王晶玉肖文涵张林燕张驰魏俊杨京晶周兵赵龙张雪丽许力月洪申达董霄松刘国莉北京大学人民医院呼吸睡眠医学科北京100044 滨州医学院附属医院呼吸与危重症医学科滨州256603 北京大学人民医院妇产科北京100044 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191

目的评估柏林问卷、STOP问卷、STOP-Bang问卷(SBQ)和Epworth嗜睡量表(ESS)在不同妊娠阶段筛查阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)中的应用价值。方法前瞻性选取2021年1月至2022年4月于北京大学人民医院产科门诊连续就诊的疑诊OSAS妊娠妇女... 详细信息

目的评估柏林问卷、STOP问卷、STOP-Bang问卷(SBQ)和Epworth嗜睡量表(ESS)在不同妊娠阶段筛查阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)中的应用价值。方法前瞻性选取2021年1月至2022年4月于北京大学人民医院产科门诊连续就诊的疑诊OSAS妊娠妇女作为研究对象,对其进行柏林问卷、STOP问卷、SBQ和ESS评分;进行整夜多导睡眠监测(PSG),呼吸暂停低通气指数(AHI)≥5次/h,诊断为OSAS。计算不同妊娠阶段(妊娠1~15周为第1阶段,妊娠16~27周为第2阶段,妊娠28~40周为第3阶段)柏林问卷、STOP问卷、SBQ和ESS筛查OSAS的灵敏度、特异度,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评价4种量表在不同妊娠阶段筛查OSAS的准确度。结果共有100名妊娠妇女纳入本研究,年龄为(34.5±4.3)岁(26~46岁)。妊娠1、2、3阶段分别纳入20、35、45名。根据PSG结果,100名孕妇中45例诊断为OSAS。4种筛查量表的总体预测效果均欠佳,ESS、柏林问卷、STOP问卷和SBQ ROC曲线下面积[AUC(95%CI)]分别为0.54(0.43,0.66)、0.59(0.47,0.70)、0.62(0.51,0.73)和0.61(0.49,0.72),灵敏度分别为35.6%,65.9%,48.9%,28.9%,特异度为71.7%,52.5%,73.6%,92.5%。其中在妊娠1阶段的STOP问卷的AUC最大,95%CI为0.81(0.61,1.00),灵敏度为75.0%,特异度为87.5%。结论4种筛查问卷在妊娠人群中预测OSAS能力有限。但在妊娠第1阶段,STOP问卷具有一定的预测价值。

关键词：睡眠呼吸暂停,阻塞性妊娠期筛查横断面研究

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可穿戴心电监测设备的临床应用及评价

实用心电学杂志 2023年第6期32卷 430-434,438页

作者：陆琨张松文储建军彭楠程传东赵庆豪洪申达安徽医科大学第一附属医院心电科安徽合肥230022 合肥市第二人民医院心电心功能科安徽合肥230011 合肥市第二人民医院骨科安徽合肥230011 中国科学技术大学生命科学与医学部安徽合肥230036 北京大学人民医院心内科北京100044 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京大学医学部医学技术研究院北京100191

目的评价可穿戴心电监测设备在临床环境下检测心律失常(窦性心律、室性早搏、房性早搏和心房颤动)及心率的准确性。方法招募受试者321例(875条心电记录),其中男146例(531条心电记录),女175例(344条心电记录)。采用可穿戴心电监测设备采... 详细信息

目的评价可穿戴心电监测设备在临床环境下检测心律失常(窦性心律、室性早搏、房性早搏和心房颤动)及心率的准确性。方法招募受试者321例(875条心电记录),其中男146例(531条心电记录),女175例(344条心电记录)。采用可穿戴心电监测设备采集心电图,检测心律失常与心率,并与基于12导联心电图机的医生临床诊断结果(作为诊断心律失常与检测心率的金标准)进行对比。对所有受试者进行两种检测方法的准确性及一致性评价,包括准确率、敏感性、特异性、F1得分、受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)、Bland-Altman一致性分析、平均绝对误差和相关图。结果可穿戴心电监测设备识别心律失常的AUC为0.98,准确率为0.98,敏感性为0.96,特异性为0.99,F1得分为0.96;可穿戴心电监测设备检测的心率和心电图机检测的心率相关性强,总的相关系数为0.84(P<0.01)。Bland-Altman一致性分析显示,两种方法的均值差值为-0.97次/min,均标准差为8.02次/min,95%置信区间为-16.69~14.75,属于可接受水平。结论可穿戴心电监测设备能够较准确地检测心律失常和心率。

关键词：可穿戴设备心电监测心律失常心率

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从纸质心电图中识别房颤的人工智能算法研究

实用心电学杂志 2023年第1期32卷 1-7页

作者：章德云魏国栋耿世佳王凯徐伟伦刘兴鹏洪申达安徽心之声医疗科技有限公司安徽合肥230088 北京哈特瑞姆医疗技术服务有限公司哈特瑞姆-心之声联合实验室北京100020 首都医科大学附属北京朝阳医院心脏中心北京100020 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191

目的探讨使用深度学习方法直接对纸质心电图进行处理的可行性,并提出一种能从纸质心电图中快速准确地识别房颤的方法。方法从CPSC 2018挑战赛数据中选取1040例房颤患者和1344例非房颤患者的12导联心电信号,并将其绘制成心电图。将这些... 详细信息

目的探讨使用深度学习方法直接对纸质心电图进行处理的可行性,并提出一种能从纸质心电图中快速准确地识别房颤的方法。方法从CPSC 2018挑战赛数据中选取1040例房颤患者和1344例非房颤患者的12导联心电信号,并将其绘制成心电图。将这些心电图打印在纸上,并重新扫描成图像,再通过一系列预处理得到带白色背景的纸质心电图。利用这些纸质心电图构建房颤识别数据集,并以挑战赛提供的真实标签为金标准,对人工智能算法进行训练、验证和测试。结果基于纸质心电图建立的人工智能算法的敏感性、特异性、F1得分分别为0.957、0.978、0.969,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)下面积为0.994。基于Grad-CAM的特征可视化结果表明,算法判断房颤的依据主要是纸质心电图中的P波位置及房颤发作过程中的F波位置,这与临床上房颤的心电图诊断标准是一致的。结论基于纸质心电图的房颤识别算法性能较好。可视化结果表明,通过人工智能算法直接分析纸质心电图高效且可行,能为临床实践提供指导。

关键词：纸质心电图房颤人工智能深度学习特征可视化