心脏心律失常是一种复杂的疾病，影响着全球数百万人。在数字健康快速发展的时代，精确预测、早期诊断以及以人为中心的治疗管理显得尤为重要。数字技术为精准医学提供了机会，能够对心律失常患者进行实时监测，同时在介入性或非介入性治疗中提高患者的安全性。本研究主题汇集了多样化的原创贡献，揭示了当前心律失常管理中存在的空白与需求，并展示了数字工具如何促进创新路径和管理策略以克服这些挑战。
Curcio等人展示了通过实时远程支持将远程医疗整合到设备植入中的实践，特别是在ICD/CRT-D手术中。用基于互联网的远程指导取代现场临床生物工程师，可以实现100%的手术成功率，并显著缩短手术时间。这凸显了远程医疗在克服地理和资源障碍方面的潜力。
Liu等人比较了高功率短时长（HPSD）与低功率长时长（LPLD）消融策略在电解剖标测（EAM）和心腔内超声心动图（ICE）引导下的零透视流程中的安全性和有效性。他们发现，HPSD显著缩短了手术和消融时间，同时保持了与LPLD相当的疗效和安全性。因此，结合EAM和ICE的零透视工作流程对于房颤（AF）消融手术而言是安全且可行的。
Gagyi等人研究了电荷密度标测（CDM）引导下的导管消融（CA）在术后房性心动过速（AT）治疗中的安全性、可行性和优越性。研究结果表明，CDM在术后AT中安全可行，并可能优于传统的3D标测方法，因为其一年随访时的复发率显著降低（10% vs. 46.7%）。因此，像CDM这样的先进标测系统可以为复杂基质提供个性化的消融策略。
Zhou等人的网络荟萃分析确定了改善房颤患者健康相关生活质量（HRQoL）的最佳运动类型。有氧运动和心脏康复（CR）——一种结合有氧、抗阻和柔韧性训练，并辅以患者教育和咨询以有效降低心血管风险的方法——显著改善了HRQoL的身体和心理健康部分。高强度间歇训练（HIIT）在心理健康方面表现得更加有益。这项研究为针对个体房颤患者特征量身定制运动计划提供了循证指导，这可以通过监控依从性和生理反应的数字健康平台来实施。
心脏心律失常的风险分层至关重要。Järvensivu-Koivunen等人研究了计算机解读心电图（CIE）在猝死（SCD）预测中的潜在作用。研究人员利用机器学习算法分析了8,568名急性冠状动脉综合征患者的CIE数据，这些患者接受了长达五年的随访。CIE得出的心电图风险特征，如QRS持续时间、QTc和室性早搏（PVCs），被检测为长期SCD风险的预测因子。尽管CIE数据对识别高风险SCD患者的敏感性较低，但其高特异性（96.9%）和阴性预测值（97.3%）使其成为低风险人群的有效“排除”机制。
Zhang等人的一篇病例报告描述了一例因室间隔穿孔导致临时经静脉起搏器导线移除后发生脑梗塞的罕见案例。该案例强调了围手术期管理的重要性，包括聚焦使用影像学工具和有效的抗凝策略，以预防此类并发症。
总体而言，本研究主题收录的文章突出了数字赋能个性化心律失常护理的四大支柱：1）远程专家实施；2）精准指导；3）个性化治疗或管理选择；4）并发症预防。尽管如此，仍存在一些挑战，包括数字健康工具的互操作性限制了更广泛的实施和使用，以及在多样化人群中验证这些工具的必要性，还有确保公平获取的问题。未来的工作必须优先发展成熟的数字健康生态系统，允许高质量数据的收集、AI驱动的预测和管理工具的集成、心律失常患者的远程监测，以及以患者为中心的数据嵌入，从而创建有效的个性化护理工作流程。
(全文结束)
