ST段抬高型急性心肌梗死（ST-segment elevation myocardial infarction，STEMI）是心血管急危重症，造成心源性猝死的主要原因，在急诊危重患者中占5%~30%，早期开通血管是治疗的关键^[1-3]。调查显示，我国STEMI患者在基层医院的救治仍有延迟且存在地域差异，故国家胸痛中心深入推进胸救治单元建设^[4]，同时倡导区域急诊急救大平台信息一体化建设，即快速得到专科实时指导并提前启动导管室^[5-6]。

5G+增强现实技术（augmented reality，AR）远程会诊系统是以区域医共体核心医院为中心，通过“急救云平台”、“5G+AR技术”，实现医疗单位间“云会诊”，同时打通基层医院-院前120-院内协同救治网络，最终让急危重症患者在信息化加持下得到全流程快速专业救治。

本研究选择宁波大学阳明附属医院于2023年5月至2025年6月STEMI患者100例，旨在探讨5G+AR远程会诊系统在胸痛救治单元STEMI救治中的应用效果。

1 资料与方法 1.1 研究对象

选择宁波大学阳明附属医院于2023年5月至2025年6月STEMI患者100例，其中以2023年5月至2024年5月5G+AR远程会诊系统使用前在胸痛救治单元首诊的STEMI患者50例作为对照组，以2024年6月至2025年6月5G+AR远程会诊系统使用后在胸痛救治单元首诊的STEMI患者50例作为观察组。两组一般资料比较差异均无统计学意义（P＞0.05，表 1）。本研究经医院伦理委员会审批，且患者知情同意。批件号: 2023-12-007。样本量估算：n=2×[Z_（1-α）/2+Z_（1-β）]²×P（1-P）/δ²，采用α=0.05，β＝0.20，P=0.15，δ=0.15，Z_（1-α）/2=1.96，Z_（1-β）=0.84，考虑10%脱落，最终纳入100例。

纳入标准：（1）符合《急性ST段抬高型心肌梗死诊断和治疗指南（2019）》^[7]标准；（2）发病时间 < 12 h的STEMI患者；（3）院外心脏骤停复苏成功的STEMI患者；（4）在发病时间12~36 h内伴血流动力学不稳定或致命性心律失常、临床和（或）心电图存在进行性缺血证据的STEMI患者；（5）患者及家属知情同意；（6）预计首次医疗接触至急诊PCI的时间 < 120 min的患者。

排除标准：（1）既往病史表明该STEMI患者不适合行经皮冠状动脉介入（PCI）术；（2）拒绝行PCI手术的STEMI患者；（3）对手术造影剂过敏的患者；（4）资料信息不全的STEMI患者；（5）沟通交流理解能力障碍者。

1.2 方法 1.2.1 对照组

5G+AR远程会诊系统使用前，采取传统救治流程，具体方法：胸痛救治单元医生首诊确认胸痛患者为STEMI患者，呼叫120转运至余姚市人民医院抢救室，抢救室医生邀请心内科医生急会诊，确定有急诊PCI指征后进行手术谈话，如家属同意手术则启动导管室并准备相关手术药品，待导管室准备就绪后行PCI，术后转冠心病监护病（CCU）进一步治疗。

1.2.2 观察组

5G+AR远程会诊系统使用后，具体方法：（1）5G+AR远程会诊系统核心功能：本系统以余姚市云急救中心为枢纽，融合5G网络、AR眼镜及配套应用系统。其核心功能包括：①第一视角画面传输：基层医生通过AR眼镜将其所见患者、心电图、检查报告等场景实时无损图传给专家，视角符合诊疗习惯；②MR混合现实指导：专家端可采用虚拟多屏，在接收到的第一视角画面上进行标记、书写，实现“隔空手把手”指导；③声控操作与解放双手：医护人员可通过语音指令启动和操作系统；④数据无缝整合：平台打通公卫专网与互联网，实现患者病历、检验结果“一屏汇聚”；⑤全流程管理：具备会诊申请、调度、音视频存储、电子记录归档等功能。（2）搭建余姚市5G+AR远程会诊平台：该平台建立在宁波大学附属阳明医院抢救室的云急救中心内，抢救室主任负责平台常态化运行，抢救室护士长负责调度员的培训和排班，医院发布红头文件建立经过培训的急会诊医生团队及远程急会诊专家团队，实现“24 h/7 d”远程急会诊/云MDT。5G+AR远程会诊现场画面，见图 1。

（3）专设云急救中心调度员：固定7名5G+AR会诊调度员，具备丰富急救知识及分诊经验的高年资护士，24 h值班；负责在线实时指导，整个会诊视频可存档；为胸痛救治单元发起会诊之后决定转胸痛中心行介入手术的患者开通绿色通道并预留抢救室床位；对专家库医生进行排班，建立微信群。（4）成立胸痛救治单元会诊专家库：远程会诊后，专家在手机端书写会诊单、签名并上传，发起方可下载打印。（5）胸痛救治单元智慧化改造：①各个胸痛救治单元必须配备一副AR眼镜并熟练操作，制定《区域高危胸痛患者5G+AR远程会诊流程》与《AR眼镜操作手册》，以保障会诊质量和规范性。（6）制定STEMI患者从胸痛救治单元转运至胸痛中心的流程，见图 2。

（7）成立远程会诊质控小组：组织每月1次例会，具体内容和职责见表 2。

1.3 观察指标

（1）观察两组患者救治关键时间变化，包括入门至导丝通过时间（DTW时间）和首次医疗接触时间至导丝通过的时间（FTW时间）。（2）观察两组抢救室滞留时间（定义为患者从进入抢救室到离开抢救室前往导管室或病房的时间）和住院时间。（3）观察两组STEMI患者30 min转出率变化，STEMI患者30 min转出率为（STEMI患者转出时间＜30 min的例数/所有转运的STEMI患者）×100%。（4）观察两组院内临床不良事件发生情况，包括心力衰竭、恶性心律失常、再发心肌梗死和心房颤动。

1.4 统计学方法

运用SPSS 25.0处理数据。计量资料以均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用成组t检验。计数资料以率（%）表示，采用χ²检验。采用Pearson分析救治关键时间与抢救室滞留时间和住院时间相关性。检验水准α=0.05。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 两组救治关键时间比较

观察组DTW时间和FTW时间短于对照组（P < 0.05），见表 3。

2.2 两组抢救室滞留时间和住院时间比较

观察组抢救室滞留时间和住院时间短于对照组（P < 0.05），见表 4。

2.3 两组STEMI患者30 min转出率比较

观察组STEMI患者30 min转出率高于对照组（P < 0.05），见表 5。

2.4 两组院内临床不良事件发生情况比较

观察组院内临床不良事件发生率低于对照组（P < 0.05），见表 6。

2.5 Pearson分析救治关键时间与抢救室滞留时间和住院时间相关性

经Pearson分析，DTW和FTW与抢救室滞留时间和住院时间呈线性正相关（P < 0.05），见表 7。

3 讨论

本研究显示，5G+AR远程会诊系统的应用使胸痛救治单元STEMI患者的DTW时间缩短约53%，FTW时间缩短约36%，抢救室滞留时间减少51.8%，30 min转出率从38.00%提升至68.00%，院内不良事件发生率亦显著下降。这一系列积极结果不仅印证了该系统的临床有效性，更揭示了其背后“技术赋能、流程再造、体系重塑”的多层次价值。

3.1 为什么胸痛救治单元需要5G+AR远程会诊？

尽管胸痛救治单元的建立规范了基层诊疗路径^[8-10]。但本研究对照组30 min转出率仅为38.00%，提示早期识别与快速决策仍是基层实践的薄弱环节。研究显示，基层医生对不典型心电图（如Wellens征、de Winter征）的辨识不足常导致再灌注治疗延迟^[11]。传统远程会诊因视角固定、交互局限、操作繁琐，难以融入急救现场的快节奏工作流^[12-14]。5G+AR远程会诊系统因此应运而生，依托县域急诊急救大平台建设^[15]，其核心优势在于：①上级专家“手把手”实时指导，快速解决胸痛救治单元的不典型心梗病例；②专家PCI预谈话使家属手术知情同意时间提前，极大地避免了部分家属犹豫、反复商量的问题；③基层医生通过反复接受AR场景下的专家PCI预谈话指导，熟悉了手术适应证与风险沟通要点，为其将来医患高效沟通打下基础。

3.2 常态化运行对提升县域急诊急救能力的意义

《“十五五”规划建议》明确提出“全方位提升急诊急救能力”。本研究中，5G+AR系统的常态化运行不仅显著提升了STEMI救治效率，也为县域急诊体系建设提供了可复制的实践模型，意义在于：①系统的持续应用增强了患者对县域医疗的信任，降低了因决策焦虑导致的无序上转；②通过“云调度—绿色通道—导管室”一体化衔接，院内流程得以极大优化；③该系统已拓展至心脏骤停、脑卒中、严重创伤等多类急危重症，累计完成远程会诊763例，经统计，远程会诊后约2/3的患者留在当地医院继续治疗（避免了不必要转诊），其他患者均转至县域内市级医院（大幅度减少患者县域外转率），符合国家“强基层”的战略导向。

3.3 局限与展望

本研究为单中心对照设计，样本量有限，未来需开展多中心随机对照研究进一步验证。此外，系统在极端网络环境下的稳定性、医护长期使用的接受度与经济成本效益等方面仍需深入评估。展望未来，5G+AR远程会诊可与人工智能辅助诊断、可穿戴生命监测设备深度融合，构建“感知—决策—执行”一体化的智慧急救生态，为更多急危重症提供跨越时空的高质量救治支持。

综上所述，5G+AR远程会诊系统通过突破时空限制、优化资源调度、赋能基层医疗，显著缩短STEMI救治关键时间（DTW、FTW）及住院时间，降低不良事件发生率。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突。

作者贡献声明  周霞飞：研究设计、实施研究、数据采集、数据分析/解释、论文撰写、统计分析；黄增：数据来集、论文审阅、技术支持、支持性贡献；李子龙：研究设计、论文审阅、获取经费、研究指导；陈国锋、方雅、曹娜科、阮政文、徐洪铭：实施研究、数据采集、技术支持、支持性贡献