临床癫痫可穿戴技术的护理场景应用研究

l癫痫可穿戴技术的护理场景应用研究引言癫痫是全球最常见的神经系统疾病之一，我国约有1000万患者。传统癫痫监测依赖患者自我报告和视频脑电图

(VEEG),

但存在准确性低、

成本高、连续性差等缺陷。近年来，可穿戴技术通过多模态生物信号监测、人工智能算法优化，显著提升了癫痫监测的实时

性与精准性，为临床护理实践提供了革命性工具。l癫痫监测的现状癫痫预警最新技术赋能临床护理实践的应用未来发展前景思考①1①2①3①4目

录lPART

①1癫痫监测的现状l患者自我记录发作次数较实际减少50%,夜间发作漏记率高达86%,复杂部分性发作漏记率达73%,单纯部分性发作为

26%,这种主观记录方式严重影响了对癫痫发作频率和类型的准确评估，导致临床治疗方案的制定缺乏可靠依据。由于患者对发作的感知差异以及记忆偏差，自我报告数据难以真实反映癫痫的发作情况，使得医生难以准确判断病情进展和

治疗效果，进而影响患者的治疗依从性和预后。2.视频脑电图

(VEEG)的困境VEEG需住院监测，日均费用超千元，患者依从性低，且55.5%的发作未被VEEG

捕捉，因电极覆盖范围有限或移位，这不仅限制了其在临床中的广泛应用，还导致大量发作信息的丢失，影响了对癫痫发作机制的研究和诊断准确性。VEEG的监测过程繁琐，对患者的生活和工作造成较大

影响，同时高昂的费用也让许多患者望而却步，限制了其在癫痫监测中的普及程度，而电极覆盖范围和稳定性的问题进一步削弱了其监测效果。3.动态脑电图

(AEEG)的问题AEEG的头皮电极易受运动伪影影响，数据失真率达15%,24小时佩戴脱落率15%,这些问题严重影响了AEEG的监测质量和可靠性，使其在连续监测癫痫发作方面存在较大局限性，难以满足临床对长期、稳定监测的需求。运动伪影的干扰导致AEEG

信号难以准确解读，增加了诊

断的难度和不确定性，而脱落率较高则进一步降低了其在实际应用中的有效性和可行性，限制了其在癫痫监测中的应用范围。

l

1.自我报告的不准确性患者长期记录发作日记，包括发作的时间及危险因素，并测定多种生理信号，

利用可配带的装置及移动

APP

算法，可能做出预测，但对皮质醇浓度和血氧

浓度及节律性生理变化尚未深入研究，故而存在一定的缺陷。●

传统的患者自己记癫痫日记方法存在一定的缺陷一本“癫痫日记”,详细记录癫痫的每次发作过程。lPART①2癫痫预警最新技术l多模态生物信号监测技术●

脑电图各专家一致同意长程VEEG

可用于发现发作，其平均重复敏感性92%,失败率0.117/h,

主要有三种算法：自动发现发作系统

(automaticseizure

detection

system):

可以定量的发现发作，在10-20系统21个电极敏感性为84%,8个额颞电极为79%,7个颞顶枕电极为68%。

患者特异性算法(patient-specific

algorithms)包括子波分析、自回归、非线性指数等，敏感性90%～100%,失败报警率(False

alarmrate,FAR)0.02/h~0.0275/h。

个别报告可在发作前51s

(中位值)发现发作。非患者特异性算法(non-patient-specific

algorithms)有多

种算法，敏感性73.2%,FAR

0.08/h～5.38/h,10～44s(中位值)后发现发作[6]。基于长程VEEG

监测必须长期在头皮上安置电极，报告发作均有数十秒延迟，因此临床应用价值有限●

心功能监测包括心率

(Heart

rate,HR)、HRV、QRS

形态变化(校正QT

间隔)等。ECG

的敏感性低仅70%,FAR

达50.64/24h。增加噪声过滤技术可以减少失败率。

HRV

为非线性、不稳定的随机信号，用线性加非线性分析更为有利。但HRV

易受运动、应激呼吸、睡眠周期的影响，使其区分发作类型及区分非癫痫性发作的能力受到影响多模态计算：如

HR

校正QT

间隔，血氧饱和度及皮肤电活动(Electrical

dermal

activity,EDA),使限局发作及全面强直阵挛

发作的敏感性达81%～94%,FAR0.015/h;HR加速器(Acc)

并改进计法在强直阵挛发作可使敏感性达97.1%。HRV

改进算法达100%,特异性99.91%,发现潜伏期2.6s(Mutching

Pursuit算法及

Wigne-VilleDistribution

算法)。

l

·

皮肤电反应

(EDA)

监测技术SUDEP

患者发作前出现异常高频EDA

信号。EDA

监测作为一种无创、连续的监测手段，能够实时反映患者的情绪和生理状态变化，为SUDEP

的预警提供新的生物标志物，有助于

提前发现潜在的危险情况。通过监测

EDA

信号的变化，可以及时发现患者在发作前的情绪波动和生理变化，从而提前采取干预措施，减少SUDEP

的发生，提高患者的夜间安全性。·

肌电图肌电图表面肌电图用过度荷载指示器

(accelermotors)

或加速器

(accelarometes)

置于腕部。或将运动传感器置于褥垫下[5]均不足以发现非惊厥发作。对惊厥发作敏感性94%~100%,FAR

0.67/24h～2.53/24h,发现潜伏期38～73s(

平

均

5

5s)可用于报警。·

报警狗Dalziel等调研63例癫痫患者，29例有宠物狗，其中9例的宠物狗对其发作有反应，3例可以报警。

宠物狗经训练后可于数分钟前报警，但机制不明。·上臂式多模态手环的应用NightWatch

结合

HRV

和体位监测(俯卧位),SUDEP

风险

降低2.5倍。上臂式多模态手环能够实时监测患者的生命体征

和体位变化，及时发现夜间发作并预警，有效降低SUDEP的风

险，为癫痫患者的夜间安全管理提供了有力保障。通过监测HRV

和体位变化，能够及时发现患者在夜间发作时可

能出现的危险情况，如俯卧位导致的呼吸困难等，从而采取及时

的救治措施，减少SUDEP的发生，提高患者的生存率。l创新型设备智能癫痫日记整合·

电子日记应用：如

“我的癫痫日记”支持定制提醒、发作记录，并与可穿戴设备联动。·

可穿戴设备自动导入数据：腕带

式设备(如

Empatica

Embrace)

实时捕捉发作，自动生成电子日记，减少患者主观偏差。l皮下脑电图(SubQ

EEG)

微创植入头皮下电极，持续监测脑电信号，9

例患者监测965天，设备稳定性98.7%,捕捉333次发作。其稳定

性高、监测时间长的特点使其在癫痫

监测中具有独特优势，能够为临床提

供更准确、更全面的发作数据，有助

于提高癫痫诊断的准确性和治疗效果。迷走神经刺激器(VNS)

具有双重功能，既能监测HRV

又能触发电刺激治

疗，Boon等研究显示，VNS

触发治

疗中断10/27次发作，1年发作频率

降低40%。这种集监测与治疗于一体

的设备为癫痫患者提供了一种新的治

疗选择，能够有效减少发作次数，改善患者的生活质量。皮下脑电图

(SubQEEG)侵入式可穿戴设备的优势耳后脑电图

(BE-EEG)耳后脑电图

(BE-EEG)

佩戴于耳后，不影响外观，对颞叶癫痫敏感性92%,

其特异性94%vs

头

皮EEG的95%,误报率0

.

13vs0.29次/24小时。这

种非侵入式设备在保证监测准确性的同时，提高了患者的舒适性和依从性，

为癫痫监测提供了一种更为便捷的选择。腕带式多模态传感器(如

Empatica

Embrace)结合加速度计、EDA

和

PPG,

强直-

阵挛发作灵敏度67%-

100%,误报率0

.85-41

.5次/24小时

(Boucher

等，并通过Al

算法区分癫痫性抽搐与日常活动(如跌倒)。这

种多模态监测方式能够更全面地捕捉癫痫发作的相关信息，提高监测的准确性和可靠性。汗液传感器集成于护齿器或织物中，无创检测皮质醇、褪黑素等激素

水平变化，为癫痫监测提供了新的生物标志物，有助于从多个角度了

解癫痫发作的机制和规律，为临床诊断和治疗提供更丰富的信息。智能药瓶结合手势识别技术(如压电式测力传感器),自动记录服药时间，准确率85%。这种创新设备能够有效提高患者的服药依从性，

确保药物治疗的准确性和有效性，从而改善癫痫患者的治疗效果。创新型可穿戴设备的发展

非侵入式可穿戴设备的创新PART①3赋能临床护理实践的应用l·

可穿戴设备(如腕带式传感器、头皮/皮下脑电图设备)能实时捕

捉癫痫发作的生理信号(如HRV

、加速度、肌电活动),帮助护

士及时发现发作并触发报警，降低SUDEP

风险。·

研究显示，

HRV

变化可早于临床发作数秒至数分钟，为早期干预

提供依据。·通过多模态数据(如心率、血氧、皮肤电反应)分析，

辅助护士判断发作类型(如全面性强直阵挛发作vs

局

灶性发作),制定个性化护理计划。·

电子癫痫日记结合可穿戴设备自动记录发作数据，减少患者主观

报告偏差，提升自我监测准确性。·

智能药瓶、吞咽监测设备等可提高服药依从性，减少漏服风险。实时监测与

预警优化护理决

策促进患者自

我管理·居家监测设备(如夜间监护手环)帮助护士远程追踪患

者状态，实现慢性病长期管理，降低医疗资源消耗。··

不□□0

··对护理工作的作用

作用HosPitol延伸护理服

务范围设备联动与信息共享LivaNovaNightWatch与医院信息系统

(HIS)

对接，护士远程查看患者体位(如俯卧位预警SUDEP)。设备联动与信息共

享能够打破信息孤岛，使医护人员能够实时

掌握患者的情况，实现远程护理和精准干预，

提高护理效率和质量。通过设备与医院信息系统的对接，医护人员

可以在任何时间、任何地点查看患者的监测

数据和体位信息，及时发现潜在的危险情况，

采取相应的干预措施，确保患者的安全，提

高护理的及时性和有效性。提高发作响应速度某医院使用Empatica

Embrace腕带，

夜间发作响应时间从15分钟缩短至3

分钟，跌倒损伤率下降40%。实时监

测技术能够及时发现癫痫发作，使医护人员能够迅速采取应对措施，提高

发作响应速度，减少发作对患者造成

的伤害。通过实时监测设备的使用，医护人员能够在第一时间获取患者发作的信息，及时赶到患者身边进行救治，有效减

少发作对患者造成的身体损伤和心理

创伤，提高患者的治疗效果和生活质量。实时监测技术能够及时发现癫痫发作的

紧急情况，如呼吸暂停、心跳骤停等，

为医护人员提供及时的预警信号，使他

们能够在第一时间采取紧急救治措施，

保障患者的生命安全，减少因发作导致

的死亡风险。通过实时监测设备的使用，医护人员能

够在发作发生时迅速做出反应，采取有

效的急救措施，如人工呼吸、心肺复苏

等，为患者争取宝贵的救治时间，提高

患者的生存率，保障患者的生命安全。优点一：能实时监测与快速响应l紧急救治与生命保障基

于BytefliesSensorDots的

EEG数据，护士为患者制定诱因规避计划(如光敏性癫痫避免特定光照)。个性化教育能够根据患者的癫痫类型和发作诱因，制定针对性的教育和行为指导方案，帮助患者更好地管理自己的病情，减少发作的频率和严重程度。通过个性化教育和行为指导，患者能够更

好地了解自己的病情和发作诱因，掌握正确的应对方法和技巧，从而在日常生活中更好地规避诱因，减少发作的发生，提高生活质量。智能药瓶结合皮肤电传感器，识别药物副作用，护士及时调整方案

(Kalantarian等，)。精准化护理干预能够根据患者的个体情况和监测数据，制定个性化的用药方案，提高药物治疗的效果和安全性，减少药物副作用对患者的影响。通过智能药瓶和皮肤电传感器的结合，医护人员能够实时了解患者的服药情况和药物副作用，及时调整用药方案，确保药物治疗的

有效性和安全性，提高患者的治疗效果和生活质量。精准化护理干预能够根据患者的病情和康复需求，制定个性化的康复计划，包括物理治疗、认知训练等，帮助患者恢复身体

功能和认知能力，提高患者的自理能力和

生活质量，促进患者的全面康复。通过精准康复措施的实施，患者能够在康复过程

中得到针对性的指导和帮助，加快康复进程，减少后遗症的发生，提高生活质量，

更好地回归社会。优点二：能精准化护理干预l个性化教育与行为指导精准康复与功能恢复用药管理与方案优化家庭护理与社会支持远程护理能够为患者的家庭提供护理指导和支持，帮助家庭更好地照顾患者，同时促进患者与社会的联系和互动，提高患者的社会支持度，为患者的康复和生活质量提升创造良好的环境。通过远程护理服务，患者的家庭能够获得专业的护理知识和技能指导，更好地照顾患者，同时患者也能够更好地融入社会，获得更多的社会支持和关爱，促进其身心健康。整合

SubQ

EEG、Empatica

Embrace等设备数据，护士通过AI

分析趋势(如HRV

基线下降提示发作风险升高)。远程护理能够打破时间和空间的限制，使医护人员能够实时掌握患者的病情变化，实现远程监测和数据管理，为患者提供持续的护理服务。通过远程监测设备的使用，医护人员能够在患者出院后继续对其病情进

行跟踪和管理，及时发现潜在的问题和风险，采取相应的干预措施，确保患者在康复过程中的安全和稳定。优点三：能远程护理与心理支持Do

oDo远程监测与数据管理

心理干预与情绪疏导青少年患者使用Epi-Care

Free腕带后，焦虑评分降低22%(Thompson

等

)

。远程护理能够为患者提供心理支持和情绪疏导，帮助患者缓解心理压力，提高治疗

的依从性和效果，促进患者的身心健康。

通过远程心理干预和情绪疏导，患者能够

在心理上得到更多的支持和关怀，减轻焦虑、抑郁等不良情绪，增强治疗的信心和积极性，提高生活质量。Do优点四：提高监测效率与准确性自动检测算法对全面性强直阵挛发作的灵敏度可达80%-100%,误报率低。多模态传感器(如

HRV+

运动+皮肤电)联合监测可减少单一信号干扰，提升识别精魔点五：降低护理风险夜间监测设备通过检测体位(如俯卧位)和心率异常，预警SUDEP高危患者。实时报警功能缩短护士响应时间，减少发作相

关并发症。l优点六：增强患者自主性可穿戴设备帮助患者客观记录发作模式，增强自我效能感，

减少对护理人员的依赖。长期收集的生理数据为癫痫机制研究(如HRV

与发作关系)提

供实证支持，推动护理实践更新。优点七：数据驱动护理研究用户接受度问题部分患者因外观、舒适度或成本拒绝使用设备，尤其对

头面部/侵入式设备存在抵触。老年患者或低教育群体

可能因操作复杂放弃使用，形成“数字鸿沟”。标准化与指南缺失缺乏统一的设备性能评价标准和临床应用规范，影响护理实践推广。01

技术局限性非侵入式设备易受运动伪影干扰(如

PPG

信号误判),侵入式设

备存在感染风险。对非惊厥性发作(如失神发作)的监测灵敏度较

低，需结合视频脑电图验证。经济负担高端设备(如植入式VNS

刺激器)价格昂贵，医保覆盖不足，限制普及。生物医学数据传输过程中存在泄露风险，需加强加密和伦理监管。l数据安全与隐私风险可穿戴设备的不足PART①4未来发展前景思考l技术整合与标准化多模态集成设备的开发开发

“EEG+HRV+

运动”

一体化设备(如Biovotion

Everion升级版),结合AI

算法优化预警模型。多

模态集成设备能够整合多种监测技术的优势，提高监测的准确性和可靠性，为癫痫预警和护理实践提供更强

大的技术支持。通过多模态集成设备的开发和应用，能够实现对癫痫发作的全方位监测，提高预警的准确性

和及时性，为临床护理实践提供更全面、更准确的信息支持，有助于提高患者的治疗效果和生活质量。制定监测技术标准制定HRV

评估标准方案，推动国际共识，促进临床转化(如5分钟清醒/睡眠

RMSSD

监

测

)(。标准

化的监测技术能够提高监测数据的质量和可比性，为临床诊断和治疗提供更可靠的依据，促进癫痫监测技术的广泛应用和发展。通过制定统一的监测技术标准，能够规范监测操作流程，提高监测数据的准确性和

一致性，为临床护理实践提供更有力的技术支持，推动癫痫监测技术的国际化发展。数据共享与协同研究建立癫痫监测数据共享平台，促进不同医疗机构和研究机构之间的数据共享与协同研究，能够整合更多的数

据资源，提高研究效率和质量，推动癫痫监测技术的不断创新和发展，为临床护理实践提供更有力的技术支

持。通过数据共享与协同研究，能够汇聚各方力量，共同攻克癫痫监测和治疗中的难题，提高对癫痫的认识

和理解，为患者提供更优质的护理服务。l010203患者中心化设计优化设备舒适性与用户体验采用柔性电极、隐形贴片技术(如耳后BE-EEG)

减少病耻感，优化设备的舒适

性和用户体验，能够提高患者的依从性和

接受度，使患者更愿意使用监测设备，从而提高监测的准确性和可靠性。通过优化设备的设计和材质，能够减少患者在使用过程中的不适感和病耻感，提高

患者的使用体验，使监测设备更好地融入

患者的日常生活，为临床护理实践提供更

有力的支持。探索低成本解决方案□结合政府医保政策，提高可及性(如荷兰覆盖70%设备费用),探索低成本的癫痫监测解决方案，

能够降低患者的经济负担，提高监

测设备的普及率，使更多患者能够

受益于先进的监测技术，改善生活质

量

。通过政府医保政策的支持和低成本

解决方案的探索，能够让更多患者有机会使用到先进的监测设备，提

高癫痫监测的覆盖率和效果，促进癫痫患者的康复和生活质量提升。患者参与与自我管理□鼓励患者参与监测设备的设计和研发过程，提高设备的实用性和针对性，同时加强对患

者的自我管理教育，能够提高患者的自我管

理能力和治疗依从性，促进患者的康复和生

活质量提升。通过患者参与和自我管理的强化，患者能够更好地了解自己的病情和监测设备的使用方

法，积极参与到治疗和护理过程中，提高治疗效果和生活质量。护士技能升级与专业发展护士需掌握设备操作、数据分析及紧急响应技能，成为“数字护理专家”。随着癫痫监测技术的不断发展，护

士需要不断提升自己的技能水平，掌握新的监测设备和数据分析方法，以更好地为患者提供护理服务