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　　本综述系统评估了机器学习（ML）与深度学习（DL）在单导联心电图（ECG）睡眠呼吸暂停（SA）检测中的诊断效能，纳入84项研究显示其敏感性（>90%）和特异性（>96%）显著优于传统方法，为替代多导睡眠图（PSG）提供了循证依据，同时指出算法可解释性与临床转化需进一步研究。

 

Abstract

睡眠呼吸暂停（Sleep Apnea, SA）影响全球10%的中老年人群，但传统金标准多导睡眠图（PSG）因成本高、操作复杂导致诊断率低下。单导联心电图（ECG）结合机器学习（ML）和深度学习（DL）技术展现出突破性潜力——荟萃分析显示，ML/DL模型在片段分析中敏感性达90.3%、特异性91.3%，全记录分析中更提升至97.7%和96.7%。

Introduction

SA引发的低氧血症和交感神经亢进与心血管疾病、认知障碍等密切相关。尽管PSG通过监测ECG、血氧等参数确诊SA，但其依赖人工判读且耗时昂贵。ECG信号蕴含呼吸努力和心率变异性（HRV）等SA特征，而ML/DL通过自动提取时频域特征（如小波变换Scalogram）显著提升识别效率。

Material and methods

遵循PRISMA-DTA指南，从6大数据库筛选3650篇文献，最终纳入84项研究。采用双变量随机效应模型合并敏感性和特异性，并通过DeLong检验比较算法性能。特征提取方法包括传统HRV指标和新兴的频谱图（Spectrogram）分析。

Discussion

DL模型（如CNN、LSTM）因端到端学习能力显著优于传统ML（如SVM、随机森林）。值得注意的是，基于ECG衍生的呼吸信号（EDR）和脉搏传导时间（PTT）的特征组合使特异性突破95%。但研究异质性较高，源于数据集偏差（如AASM标准差异）和过拟合风险。

Conclusion

ML/DL-ECG系统有望成为SA筛查利器，但需解决三大瓶颈：1）模型可解释性（如Grad-CAM可视化）；2）跨中心验证（尤其针对肥胖、心衰等共病患者）；3）硬件集成（开发可穿戴实时监测设备）。

Practice points

• 片段与全记录分析的AUC分别达0.93和0.98
• 非线性特征（如样本熵）对重度SA分型至关重要
• 临床落地需通过FDA/CE认证的家庭监测方案

Research agenda

未来方向包括：1）构建多民族ECG-SA数据库；2）探索Transformer架构的迁移学习；3）开发PSG-ECG联合诊断决策系统。

（注：全文严格基于原文数据缩编，未新增观点或数据）

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