大部分心脏骤停（cardiac arrest, CA）发生在院外，尽管过去几十年其救治效果已取得一定进展，但总体生存率仍处于较低水平^[1-4]。研究表明，调度员早期识别院外CA（out-of-hospital cardiac arrest, OHCA）可显著提升旁观者心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation, CPR）实施率，改善患者生存结局^[5-7]。然而，全球范围内基于语音通话的OHCA识别敏感度存在巨大差异（14.1%~96.9%）^[8]，我国调度员识别率仅为17.6%^[9]，显著低于国际水平，现有人工智能（artificial intelligence, AI）技术能提高识别率，但特异度和阳性预测值较低^[10]。随着视频通讯技术的普及，国内联合使用语音和视频通讯技术改善OHCA识别准确性已成共识^[11]，但相关临床实证研究鲜见报道。本研究通过评估分析真实世界调度员使用音视频技术识别OHCA事件的能力和特征，探寻调度员高效协同使用两种通讯技术准确识别OHCA的具体策略，为优化OHCA生存链第一环节提供循证依据和改进方向。

本研究采用回顾性队列研究设计，纳入标准为2024年1月1日至2024年12月31日期间杭州市急救中心调度员受理的意识或呼吸异常的所有相关事件，以及该期间院前急救医生接诊的2 565例OHCA病例。排除标准：（1）患者年龄<18岁；（2）因创伤导致的OHCA；（3）急救医生到达后发生OHCA的病例；（4）因客观原因调度员无法参与意识和呼吸评估的事件^[12-13]。

本研究通过浙江省杭州市急救中心伦理委员会审查（伦理审查编号HZEMC-2023-02）批准。

基于Utstein登记模版建立OHCA病例登记数据库。主要包括以下3部分：（1）通过调度系统自动收集调度员接警受理的相关数据；（2）通过急救医生电子病历收集患者的人口统计学信息、发病原因、救治措施及送往医院等数据；（3）OHCA事件的通话录音、视频录像等相关信息。

调度员接到求救电话后，首先通过结构化问询迅速评估患者的意识和呼吸状况。按照2020年美国心脏协会（American Heart Association, AHA）推荐若问询结果患者无反应，呼吸消失或呼吸异常（如濒死叹息样呼吸），则将其识别为OHCA^[14]。若呼救者无法配合评估，调度员可根据现场情况在电话通话基础上推送视频链接，通过实时画面直接对患者意识和呼吸进行评估，若确认患者存在濒死样呼吸或无呼吸，即判定为OHCA。调度质控员定期对调度员OHCA识别情况进行回溯质控，以不断优化识别流程。

入院存活：依照Utstein心肺复苏评价模式，OHCA患者在送达急诊室时已经恢复持续自主循环（return of spontaneous circulation, ROSC）^[15-16]。

心肺脑复苏（cardiac pulmonary cerebral resuscitation, CPCR）：患者出院时神经功能恢复良好，格拉斯哥匹斯堡脑功能表现分级（cerebral performance classification, CPC）1级或2级^[15]。

在语音通话期间即能识别的OHCA病例归集为语音识别组；使用视频以后识别的OHCA病例归集为视频识别组。比较两组病例在患者人口学特征（性别、年龄），临床特征（初始可除颤心律、医生现场救治率），预后指标（入院存活率、CPCR率）以及呼救者特征（性别、年龄、与患者关系、是否单一呼救者、情绪是否冷静）等方面的差异。

调度员识别为OHCA，但急救医生病历诊断不是OHCA的，即假阳性病例，归集为过度识别组；反之，急救医生病历诊断为现场OHCA，但调度员没有识别的，即假阴性病例，归集为识别不足组^[17]。

由两名经过系统培训的数据专员独立进行数据采集。若结果出现不一致，则由另一名资深专员介入复核，其裁定结果作为最终数据。

采用SPSS 25.0进行统计分析。非正态分布资料以中位数和四分位数[M(Q₁, Q₃)]表示，组间比较使用Mann-Whitney U检验。计数资料以例数（%）表示，组间比较采用卡方检验。采用二元Logistic回归分析影响OHCA识别方式的影响因素。以P<0.05为差异有统计学意义。

2024年杭州市急救中心服务（常住）人口511.8万，调度员受理有效急救电话13.4万次，其中13 959例符合本研究标准（图 1）。调度员判定为非OHCA的12 055例事件中，识别不足83例，其中语音识别不足72例，视频识别不足11例。调度员判定为OHCA的1 904例事件中，准确识别OHCA患者1 802例，其中语音识别1 628例，视频识别174例；调度员过度识别102例，其中语音过度识别81例，视频过度识别21例。

图 1 研究流程图 Fig 1 Flowchart of study participants

图选项

以急救医生诊断为金标准，调度员判断情况见表 1。调度员识别OHCA的敏感度为95.6%（95%CI: 94.5%~96.5%），特异度为99.2%（95%CI: 99.0%~99.3%）。阳性预测值和阴性预测值分别为94.6%（95%CI: 93.5%~95.6%）和99.3%（95%CI: 99.1%~99.4%）。

语音识别组和视频识别组在患者年龄、发病地点、呼救者人数、呼救者年龄、情绪、呼吸探测工具的使用、可除颤心律、医生现场救治率、患者转归（入院存活、CPCR）等方面有统计学意义（P<0.05）。其中视频识别组在中青年呼救者比例、使用呼吸探测工具比例、可除颤心律比例、医生现场救治率、患者入院存活率及CPCR率等方面均高于语音识别组。此外，通过视频还识别到了63例（36.2%）通话时濒死呼吸的OHCA患者。见表 2。

将表 2中P<0.05的患者和呼救者因素及调度员的特征情况纳入二元Logistic回归分析。结果显示，中青年呼救者（OR=3.14, 95%CI: 1.90~5.19, P<0.001）是使用视频识别的促进因素；而呼救者情绪冷静（OR=0.64，95%CI: 0.44~0.91, P=0.014），现场单一呼救者（OR=0.38, 95%CI: 0.26~0.55, P<0.001）和患者年龄≥60岁（OR=0.70, 95%CI: 0.49~0.99, P=0.045）是使用语音识别的促进因素。两种识别方式与调度员特征无关联。见图 2。

图 2 OHCA识别方式的影响因素分析 Fig 2 Analysis of influencing factors on OHCA recognition methods

图选项

在83例识别不足组中58例（69.9%）调度员识别为有呼吸，其中语音识别组占60.2%。在102例过度识别组中45例（44.1%）使用了呼吸探测工具，64.7%的患者判断为呼吸异常，其中14.7%通过视频判断。见表 3。

本研究结果显示，2024年本中心调度员OHCA识别敏感度为95.6%（95%CI：94.5%~96.5%），美国西雅图82%~96%^{[13, 18]}、荷兰71.0%和挪威77.0%^[8]。目前仅丹麦^[19]、挪威^[20]、韩国^[21]等少数国家及国内杭州^[11]、重庆^[22]等部分城市在接警调度系统中引入视频通信技术，但相关识别能力鲜见报道^[23]。国外已报道的文献显示，视频技术的应用存在不同程度的局限，如丹麦和挪威受5G网络覆盖等因素的制约，实际应用案例数量有限；韩国在日间提供视频技术，需挂断电话才可启动，且仅支持安卓手机，流程的中断与终端兼容性问题制约了其运行效能^[23]。本研究依托杭州市急救中心研发的音视频协同（audio-video assisted protocol, AV-AP）接警调度系统展开，该系统可实现24 h全天候接入、通话中无缝衔接视频，并全面兼容各类智能手机终端，为调度员视频识别OHCA提供了可靠的技术支持。

调度员通过语音通话即可以识别出86.4%的OHCA事件，语音在OHCA识别方式方面占有主导地位，而视频识别仅占9.2%，表明视频识别是语音识别的补充，提示调度员电话确认事发地点、事件性质和联系方式后，优先使用语音通话进行意识和呼吸状况的评估是合理的，同时也避免了过度启动视频导致“120”信道的挤占。虽然视频识别OHCA比例仅有9.2%，但与语音识别组相比，视频识别组的OHCA事件中急救医生的现场救治率和首份心电图可除颤心律的比例更高，同时还识别捕获了63例（36.2%）濒死呼吸，说明视频对调度员早期识别OHCA事件具有关键且不可或缺的作用。文献报道，约34%~39%的OHCA患者在循环停止早期会出现濒死呼吸，而通过视频增强了调度员对濒死呼吸的捕捉能力，弥补了语音不能识别此类高复苏成功概率事件的能力缺陷^[24-27]，这可能是视频识别组与语音识别组在入院存活率（16.67% vs. 6.27%）与CPCR率（6.9% vs. 1.9%）差异有统计学意义的主要原因。

语音和视频在识别能力上各有特点，如何有效协同两种通讯技术提高OHCA识别敏感度和特异度、改善OHCA预后，却无相关研究报道。调度员接通电话后是否需要使用视频、何时启动视频，由于缺少循证依据暂无统一标准，导致全球各医疗体系在OHCA识别中应用视频通讯技术的策略存在差异，而过度使用视频技术造成信道挤占和未及时启用视频都有可能弱化调度员视频识别高复苏成功概率事件的效能。例如，丹麦紧急医疗服务中心推荐调度员对失去意识的患者推送视频^[28]，而韩国并未推荐在OHCA识别环节启动视频^[21]。本研究二元Logistic回归分析提示，当通过语音无法快速判断患者意识或呼吸时，以下场景立即启动视频可能是合理的（1）呼救者年龄为中青年：因视频通话通常依赖于智能手机，中青年较老年及未成年呼救者对智能手机具有更快、更高的操作成功率；（2）现场有≥2名呼救者：多名呼救者同时提语音供信息常伴随信息混杂与矛盾，增加识别难度，而通过视频实时交互，调度员可快速准确地掌握现场信息。现场有2名以上人员时，1人负责施救，另1人可手持手机将镜头对准患者与施救动作，合理分工更有利于视频操作的可行性。但也有研究表明，现场只有1名呼救者，也能通过特定方式成功启动使用视频^[29]。

在识别不足组中，58例（69.9%）报警时调度员评估患者呼吸正常，其中视频识别8例（9.6%）；在过度识别组中，64.7%的病例被判定为呼吸状况异常，其中视频识别15例（14.7%），表明呼吸问题是调度员准确识别OHCA的难点。即便借助视频观察现场患者，仍然存在识别不足与过度识别的情况，这可能导致患者的救治延误或潜在损伤^[30]。提示除了做好调度员识别OHCA的质控管理，通过强化培训与典型案例复盘等手段持续优化识别准确性以外^[31]，还应继续寻找新技术和新工具辅助实现更精准识别。2024年AHA共识指出脉氧仪、智能手表和健身手环等可穿戴设备可以测量血液中与血红蛋白结合的氧气水平，这些信息对于紧急情况下评估呼吸和循环系统的健康况可能非常有价值^[32]。穿戴设备的使用可能有助于调度员获取到急救医生到达前患者的生命体征数据，为更客观的评价调度员识别OHCA能力提供依据。

本中心使用自行开发设计的音视频协同接警调度（AV-AP）系统，可实现全天候无缝视频接入与全终端兼容。2024年调度员OHCA识别敏感度达95.6%；语音识别仍是OHCA识别的主要手段，视频识别作为重要补充，可明显提高濒死呼吸检出率，进而改善救治率、可除颤心律比例及远期预后；目前语音与视频协同应用缺乏统一循证依据，本研究提示在语音难以判断意识或呼吸、呼救者为中年人、现场多名呼救者时，及时启动视频更为合理。

本文局限性（1）本研究的数据纳排标准采用了美国西雅图OHCA救治报告等国外常用标准，但该标准排除了创伤性OHCA以及年龄<18岁的未成年患者，因此未能全面反映调度员对所有类型OHCA的识别能力；（2）本研究为回顾性观察研究，视频技术仅在调度员难以通过语音识别OHCA时启用，因此两组样本的事件特征可能存在一定程度的偏倚。（3）由于急救医生到达时间迟于调度员评估患者，因此本研究中58例报警时调度员评估患者呼吸正常的事件可能存在在此期间病情发生恶化并进展为OHCA的可能性，此类OHCA事件因缺乏客观证据而被认定为识别不足，值得商榷^[23]。

编者按

院外心脏骤停发病急、预后差，早期识别与即时心肺复苏是提升生存率的关键。急救调度员处于院前急救响应最前端，其识别准确性、指导规范性与时间把控能力，直接影响救治链条效率。尽管全球复苏科学不断进步，但在专业急救人员抵达前，如何突破电话语音的信息孤岛、准确捕捉濒死呼吸等极易混淆的生命征象，始终是横亘在调度员与患者之间的核心障碍。

面对这一困境，视频辅助调度视为继公众除颤计划之后，下一项能显著提升生存链前端效能的革命性工具。音视频融合指导将依赖模糊描述的间接判断，提升为基于客观体征的直接诊断。这种从听觉到视觉的转变，是目前国际院前急救体系公认的最前沿发展方向。

本刊将连续刊出3篇聚焦于调度员在识别能力、指导质量与时间管控上的真实效能变化的论文。我们期待这些立足于中国院前急救实践的数据，能为突破国际院外心脏骤停识别率长期低下的瓶颈提供关键依据，推动世界院前调度体系尽快迈入可视化、精准化的国际先进行列。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  张军根、王喆晓：文章撰写和修改；张军根、张晓凡：研究设计；王喆晓、张晓凡、王建岗：研究实施、数据采集和分析、文章修改；鲁美丽、李双双、徐娅萍、胡海燕、杨可、盛奕阳、李梦琪：研究实施、数据收集