電解質紊亂的心電圖表型、機制和展望  

樊偉國綜述，丁穎、陳靜、洪葵審校  

南昌大學第二附屬醫(yī)院

中國循環(huán)雜志

電解質紊亂在臨床常見，可通過影響心肌細胞的電活動而引起心臟電生理功能異常，相應的心電圖(ECG)改變 具有一定的心律失常風險預警作用。同時，常規(guī) ECG 診斷方法判斷電解質紊亂的特異度和敏感度仍存在短板。大數據、 人工智能和遠程信息傳輸等技術的進步，可以進一步拓寬 ECG 診斷電解質紊亂的應用范圍。

本文對電解質紊亂引起 的異常心臟電生理效應、ECG 改變和將來發(fā)展方向進行闡述，目的是給臨床醫(yī)師提供相關知識，知曉未來發(fā)展方向。 據《中國心血管病報告》信息表明，心血管疾病死亡率居首位，占居民疾病死亡構成的 40% 以上。 引起心血管疾病死亡的危險因素眾多，其中電解質紊亂是院內心血管疾病死亡的常見原因之一。 細胞內和體液中的各種離子是維持細胞和機體正常生理功能的基礎，體內電解質紊亂會引起多臟器功能失調，甚至導致惡性后果。隨著慢性疾病患病率的升高，利尿劑、腎素 - 血管緊張素 - 醛固酮系統(tǒng)相關藥物應用的增多，電解質異常也越來越常見。

由電解質紊亂導致的醫(yī)院內惡性心律失常的發(fā)生不可忽視。電解質紊亂在心電圖（ECG）上會呈現(xiàn)特異性表型，如 QT 間期延長或縮短、Brugada 波、 ST 段抬高或壓低等，都是臨床上具有一定猝死風險的預警 ECG。如果，臨床醫(yī)師能夠識別電解質異常導致的 ECG 表型，了解其病理生理和細胞電生理機制，在化驗室結果還沒出來之前就采取相應的措施，將能一定程度降低患者死亡風險。 為此，本文通過文獻回顧，對電解質紊亂引起的心臟電生理效應和ECG 改變作一進展性闡述。

1、電解質對動作電位和離子流的影響

心室肌細胞的動作電位分為 5（0、1、2、3、4）期（圖 1）。

鈉鉀泵主動轉運維持的細胞內外較高的鉀離子濃度梯度是靜息電位形成的基礎。

3期復極化末期的延遲整流鉀電流（I K）是復極過程中最重要的外向電流，高鉀使心肌細胞膜通透性增強，復極時鉀離子外流增加，加快復極過程。低鉀時則相反。鈣離子主要存在于細胞外，具有膜穩(wěn)定作用，平臺期 L 型鈣電流（I CaL）和鉀外流大致保持平衡。 高鈣血癥使凈外向鉀電流增大導致平臺期縮短，從而引起動作電位時程和不應期縮短。低鈣血癥則使動作電位時程和不應期延長。鎂離子可通過結合阻滯或變構效應調節(jié)細胞膜上的各種陽離子通道，如內向整流鉀電流（I K1）通道，細胞外鉀離子濃度升高時阻礙鎂離子與之結合，而使 I K1 增強。 鈣電流的幅度會隨細胞內鎂離子濃度 的升高而減弱，故鎂離子可拮抗高鈣效應。電解質對離子流的影響見表 1。

2、電解質紊亂和ECG異常2.1高鉀血癥和 ECG 表型

2.1、高鉀血癥和 ECG 表型

2.1.1、各種傳導阻滯

血鉀明顯升高時，0 期除極幅度降低和速率減慢使心肌傳導性下降。浦肯野纖維4 期自動除極速率降低，自律性下降。 心房肌傳導延遲常先表現(xiàn)為 P 波的增寬和振幅降低，并隨著鉀離子濃度的進一步升高而逐漸消失，嚴重時可能出現(xiàn)竇室傳導。房室結傳導緩慢表現(xiàn)為PR 間期延長，嚴重者出現(xiàn)二度或三度房室阻滯。 心室內阻滯常為非特異性阻滯或類似左束支或右束支阻滯，QRS 波群增寬相對均勻。當血鉀濃度進一步升高時，因心室內廣泛傳導阻滯從而出現(xiàn) QRS 波群 明顯增寬和振幅降低，與 T 波相連，顯示出“正弦波 ”模式，這預示心室顫動或停搏發(fā)生。 高鉀時心肌興奮性和傳導性明顯下降，可能出現(xiàn)起搏器感知異常和失奪獲 。

2.1.2、QT 間期、ST 段和 T 波改變

高鉀血癥時，浦肯野纖維和心室肌平臺期縮短，復極加快，動作電位時程和不應期縮短，在 ECG 上出現(xiàn) QT 間期縮短。某些嚴重高鉀血癥患者可出現(xiàn)ST 段抬高或壓低，應該避免誤診為急性心肌梗死。 高鉀血癥 T 波常描述為“帳篷樣 T 波 ”，其特點是振幅高、頂部尖而基底部較窄，V2~4 導聯(lián)最明顯。心臟植入器械對高鉀血癥明顯 T 波改變的過度感知可造成不適當放電。 高鉀血癥是誘發(fā) Brugada 波的原因之一。其產生機制是靜息電位明顯減小，心外膜的 I Na 減弱和瞬時外向電流（Ito）相對增強，使心內外膜存在電壓差。 血鉀升高是住院患者死亡的重要原因之一，包括急性心肌梗死患者，但將近一半的高鉀血癥患者可以無明顯 ECG 改變 。

2.2、低鉀血癥和 ECG 表型

2.2.1、P-QRS 波群改變

細胞外低鉀使心肌細胞興奮性增加，可出現(xiàn) P波振幅增高 。4 期自動除極的斜率增加使浦肯野纖維動作電位幅度減小，傳導性降低， ECG 表現(xiàn)為QRS 波群增寬。

2.2.2、QT 間期、ST 段和 T-U 波異常

嚴重低鉀血癥的 ECG 常表現(xiàn)為 ST 段壓低，T波負向或負正雙向，T 波振幅降低和顯著的 U 波。除 ST 段壓低外，也可以出現(xiàn)下壁導聯(lián) ST 段抬高或右胸導聯(lián) Brugada 波樣改變 。 由于低鉀引起心室肌和浦肯野纖維動作電位時程及相對不應期延長，ECG 常顯示 QT 或 QU 間期明顯延長。有些 T 波顯示寬大或有切跡，需要考慮 T-U 波的融合。 心率較快時出現(xiàn) P 波寬大和不對稱，應考慮是否存在 U-P波融合。U 波產生的機制可能與浦肯野纖維或心肌M 細胞的延遲復極相關（圖 2）。

浦肯野纖維復極時間延長時，ECG 可伴隨 U 波的出現(xiàn)。心率快時 U波并不常見，而心率慢時 U 波更明顯，可能與心肌M 細胞動作電位時程延長的幅度明顯大于心內膜和心外膜細胞有關。 低鉀血癥時的病理性 U 波，一般在Ⅱ、V2 和 V3 導聯(lián)最明顯，常與 T 波融合。

2.2.3、異位心律

低鉀引起的異位心律主要是室性心律失常。細胞外低鉀抑制鈉鉀泵致鈉鈣交換減少，從而使細胞內鈣超載而引發(fā)延遲后除極可致尖端扭轉型室性心動過速。而浦肯野纖維以及心室肌各層復極離散度的增加易形成折返，可能是室性心動過速的維持機制。

2.3、高鈉血癥

高鈉血癥引起的細胞外液滲透壓升高使細胞內液向細胞外液轉移，細胞內鉀和鈣濃度升高，靜息電位和動作電位幅度增加，傳導加快，高血鈉患者ECG 顯示 QRS 波群較窄 。

2.4、低鈉血癥

偶見嚴重的室內阻滯或房室阻滯。低鈉血癥患者的鈉電流減弱，也可出現(xiàn) Brugada 波 。

2.5、高鈣血癥

主要表現(xiàn)為 ST 段明顯縮短甚至消失，QT 間期縮短，QRS 波群與 T 波直接相連或出現(xiàn) ST 段抬高，類似心肌梗死ECG。 J 點抬高的比例明顯高于正常人，也可呈現(xiàn)為Brugada 波。慢性高鈣血癥可引起嚴重的房室阻滯或竇性心動過緩，可能與竇房結或房室結鈣化和功能下降有關 。

2.6、低鈣血癥

可見 QT 間期延長，主要表現(xiàn)為 ST 段明顯延長， T 波小、直立而低平。低鈣血癥也可引起校正的 QT間期延長和尖端扭轉型室性心動過速 。

2.7、鎂異常

高鎂血癥比較少見，無明確的 ECG 改變。 血鎂濃度降低與校正的 QT 間期延長相關。 靜脈注射硫酸鎂在臨床可用于治療室性心律失常，特別是用于洋地黃中毒相關的室性心動過速和尖端扭轉型室性心動過速，其減慢房室結傳導，延長房室結有效不應期，但不影響心房和心室傳導速度及有效不應期。

3、ECG 診斷電解質異常的新進展

3.1、計算機輔助 ECG 波形特征的定量分析和診斷

在臨床實踐中，臨床醫(yī)師可以通過 ECG 識別發(fā)現(xiàn)一些電解質異?；颊撸皶r提出臨床警示。但是，仍然存在局限性導致誤診和漏診。 2020 年的一項研究顯示，急診醫(yī)師利用 ECG 診斷嚴重高鉀血癥（>6.5mmol/L）的特異度能達到 0.95但敏感度只有 0.29。 有研究顯示，與傳統(tǒng)方法相比，定量分析ECG 的 T波振幅、T 波頂峰 -T 波降支終點時間（Tp-Te）等指標可提高診斷價值 。人工測量的 T 波振幅和 T 波降支斜率等數值與血鉀濃度之間的相關性較差 。計算機來源的大數據和信息處理能力使ECG 的診斷得到進一步精確的延伸，結合 12 導聯(lián) ECG 的 QRS 波群寬度、T波寬度和降支斜率等數據構建數學模型進行定量分析，診斷血鉀濃度大于 5.91 mmol/L 的敏感度和特異度分別為 63% 和 84%。 另一項研究顯示，利用信號平均 ECG 采集的 T 波振幅、T 波降支斜率和 T 波與 R 波振幅比值等數據，估測的血鉀濃度與實際血清鉀濃度也具有較好的相關性。

3.2、人工智能診斷

以往的 ECG 自動診斷軟件需要輸入基于專家經驗的診斷原理和過程，由計算機根據 ECG 的特征按照給出的診斷思路做出判斷，事實上仍然是按照人或者專家的經驗和理論知識進行診斷，無自主學習能力，且圖像信息提取能力差，部分 ECG 軟件給出的診斷并不可靠，需要 ECG 醫(yī)師和臨床醫(yī)師確認和修正。 而近些年快速發(fā)展的人工智能診斷，即以人工神經網絡為基礎開發(fā)的深度學習模型能夠自動提取 ECG 的復雜特征，具有自主學習和分析的能力，將 ECG 特征與臨床疾病相匹配，是真正具有自主學習能力的智能診斷系統(tǒng)，有望在 ECG 診斷中發(fā)揮作用 。 人工智能 ECG 診斷系統(tǒng)最早是簡單地根據 RR 間期進行心搏自動分類，主要用于診斷心律失常和篩查心房顫動，此后也開發(fā)出用于診斷心室肥厚和心肌梗死定位的一些算法。在急診科異常ECG 的判斷中，其特異度和陽性預測值也高于傳統(tǒng)算法 。 國內首個上線并獲批注冊的人工智能心電分析軟件“AI-ECG Platform”已能將心律失常進行大致分類，并對心肌梗死部分進行定位診斷 。 在診斷電解質紊亂方面，基于 ECG 的深度學習模型盡管起步較晚，但也取得了一些進展。 2019年，由梅奧醫(yī)學中心開發(fā)的首個高鉀血癥智能診斷模型的驗證結果發(fā)表，該模型在 6 萬多份慢性腎臟病患者 ECG 中進行驗證，其診斷高鉀血癥的敏感度在 0.9 左右時，特異度也能達到 0.55~0.63。 另一項研究在 13 222 例 ECG 中進行驗證，顯示診斷低鉀血癥和高鉀血癥的特異度分別為 93.3% 和 97.8%。并利用同一驗證子集比較了該模型與臨床醫(yī)師的診斷能力，在這場“人機大戰(zhàn) ”中，人工智能診斷明顯優(yōu)于人工判定。 ECG 是心律失常的直接診斷依據，但電解質紊亂引起的 ECG改變比較多樣和復雜，可以涉及P-QRS-T 波群的形態(tài)和振幅改變，也可以是 QT 間期延長或縮短和 ST 段的偏移，無明確的診斷標準。 由于計算機對圖像信息的強大識別和處理能力，越是復雜和不易識別的 ECG 特征，人工智能的優(yōu)勢越明顯。 根據人工神經網絡的工作原理，深度學習模型具有“黑盒特性 ”，即其給出結果的原理和依據不可知，因為這些原理和依據并不由醫(yī)師提前輸入，而是由計算機自動提取和學習 。 當某專家和人工智能對同一份 ECG 作出“高鉀血癥 ”同樣的診斷時，專家可以提出“帳篷樣 T 波 ”和 QRS 波群增寬作為依據，但我們無法得知人工智能的診斷依據，從而可能為臨床應用造成一定困難。 因此，ECG 的智能診斷系統(tǒng)要廣泛應用于臨床仍有一段路要走，需要診斷模型的驗證過程更加科學和規(guī)范。如一些模型的驗證集，排除了束支阻滯等情況，但這些恰好是臨床中需要的鑒別診斷，因此在真實世界應用需要更進一步的驗證其準確度。另外，由于人工智能診 斷結果依據的未知性，當其作為確診性檢查時，需要謹慎考慮其臨床意義，目前人工診斷的主要劣勢仍是較低的敏感度，因此將人工智能診斷作為篩查性檢查不斷提高敏感度可能更為合適。

3.3 、移動監(jiān)測設備和遠程信息傳輸

遠程信息傳輸技術已應用于陣發(fā)性心房顫動的篩查，也有醫(yī)師嘗試將其應用于長期透析患者血鉀的監(jiān)測。有研究利用配有電極的智能手機采集和傳 輸單導聯(lián) ECG 信息，經診斷模型估測的血鉀濃度與真實血鉀濃度的平均誤差在 0.38 mmol/L 左右，但這項研究只是針對不同患者的ECG 特征構建不同的血鉀診斷模型，驗證的人群數量少。許多遠程 ECG傳輸網絡已建立數據庫，對提高區(qū)域整體的 ECG 診斷能力可能提供幫助 。 移動監(jiān)測設備與人工智能相結合是今后的發(fā)展趨勢，醫(yī)院內的監(jiān)測設備對于需要長期頻繁監(jiān)測的慢性病患者的便利性較差。移動設備的信息采集能力正在不斷提高，除了監(jiān)測腕部血流的手環(huán)類裝置，一些移動裝置配備的電極已能夠采集相對準確的 ECG 信息，并且儲存空間大， 能連續(xù)監(jiān)測數月或數年，并通過互聯(lián)網導出數據用于進一步診斷。移動監(jiān)測設備的不斷進步也使人工智能診斷的重要性不斷提高，將移動監(jiān)測設備與人工智能診斷系統(tǒng)結合，一方面可以增加監(jiān)測的便利性，另一方面人工智能可以進行預診斷或篩查，為臨床醫(yī)師提供幫助 。

4、展望

非常明確，血液學監(jiān)測血清電解質濃度更準確。但是，由于電解質異常引起患者嚴重癥狀或致命性心律失常而需要盡快接受治療時，等待血液學檢查結果的時間可能耽擱及時治療而導致生命危險。 毫無疑問，ECG 無創(chuàng)而快速的優(yōu)點，對嚴重電解質紊亂患者的早期診斷和及時治療能夠提供幫助。但是，必須謹慎考慮 ECG 和臨床資料之間的關聯(lián)。基于ECG 診斷電解質紊亂的人工智能算法模型目 前還在開發(fā)或初步驗證的起步階段，需要不斷的完善并進一步驗證而得到可行性應用依據。 利用可移動的監(jiān)測設備，ECG 可以用于家庭監(jiān)測，能部分替代頻繁的抽血檢查電解質。人工智能和移動監(jiān)測設備聯(lián)合應用，可能是今后 ECG 監(jiān)測技術的重要發(fā)展方向。

5、小結

臨床醫(yī)師在掌握電解質紊亂引起 ECG 異常改變識別能力的同時，更需要知悉 ECG 改變并非高度特異，需要臨床醫(yī)師能夠了解電解質異常時的心臟電生理狀態(tài)，推斷是否可能出現(xiàn)嚴重的心律失常，并適時采取處理措施。知曉依靠經驗性的 ECG 特征來診斷電解質異常存在一定的主觀性，且缺乏明確的量化診斷標準?；诟鞣N ECG 參數建立數學模型進行定量分析和人工智能診斷，可以提高ECG的診斷效能，盡管目前尚未能真正應用于臨床，但這是臨床心電醫(yī)師聯(lián)合人工智能專業(yè)人士為之奮斗的方向，期待不久的將來，患者足不出戶即可得到實時、準確的心電圖診斷，為治療提供及時而有價值的依據。利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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