摘要：院外心搏骤停（Out-of-hospital cardiac arrest，OHCA）是导致患者死亡的主要原因之一。由于OHCA发病具有突发性和危急性，因此救治时间至关重要。在传统急救中，现场施救主要为120急救人员和旁观者，但旁观者缺乏专业知识，120急救人员受限于时间和条件，往往不能及时给伤员提供有效的救治。因此，改善复苏方法、提升急救手段、优化救治流程等对提高OHCA的存活率尤为重要。近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的发展，机器学习、深度学习、语音识别等方法已被广泛应用于OHCA的智能监测、识别、救治和预后预测等方面，其显示出广阔的应用前景和革新潜力。智能化的OHCA抢救模式将有望显著提高OHCA患者的生存率和预后效果。本文旨在系统性回顾AI在OHCA领域应用的研究进展和现状，并对其未来发展趋势进行展望。

刘旭东,骆丁,徐百超,瞿江月,刘畅,张华,周琴. 人工智能在院外心搏骤停救治决策支持中的研究进展[J]. 中华急诊医学杂志, 2024,33(11): 1633-1638.
DOI号:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2024.11.030

基金项目：海南省自然科学基金项目（822MS071）；海南省高等学校教育教学改革研究项目（Hnjgs2022-8）；国家自然科学基金青年项目（72104244）；海南省社科联课题（HNSK［YB］20-62）；海南医学院校级教学成果奖培育项目（HYjcpx202202）；国家重点研发计划重点专项（2023YFC3011800）

关键词： 院外心搏骤停 心肺复苏 人工智能 机器学习 深度学习