What is the clinical evidence from this study?

Study design: 系统评价. Population: 运动相关心源性猝死和心脏骤停 (n=84). Intervention: 可解释人工智能（xAI）与心脏电生理模型. Primary outcome: 运动相关心源性猝死（SrSCD）发生率.

What question did this study set out to answer?

本系统评价旨在评估运动相关心源性猝死（SrSCD）和心脏骤停（SrSCA）的发生率，以及可解释AI（xAI）在心脏建模中的应用。

June 12, 2026npj Digital Medicine0 citationsOpen Access

针对青少年及年轻成人运动相关心源性猝死和心脏骤停的可解释人工智能与心脏电生理模型系统评价

EMErik Vanegas MüllerScience Oxford NSNicharee SrikijkasemwatUniversity of Oxford AGAndrew GanUniversity of Birmingham

Key Result

青少年和年轻成人中运动相关心源性猝死的发病率范围为每年每10万人0.1至0.6例。

Key Points

本系统评价旨在评估运动相关心源性猝死（SrSCD）和心脏骤停（SrSCA）的发生率，以及可解释AI（xAI）在心脏建模中的应用。
系统检索了2013年至2025年间的8个数据库，共获得9574项研究；根据针对性标准纳入了84项研究。
使用 PROBAST 评估所选研究的偏倚风险，并将研究结果分为流行病学、xAI 和心脏建模三类。
记录 SrSCD 发病率和主要的 xAI 技术，特别是 Gradient-weighted Class Activation Mapping。
在青少年和年轻成人中，SrSCD 发病率范围为每年每10万人0.1至0.6例。
Gradient-weighted Class Activation Mapping 是所确定的最突出的可解释AI技术。
心脏电生理模型主要集中于细胞和组织水平的电生理学。

Study Design

Type

系统评价 (n=84)

Structured PICO

Population

A systematic review of 84 studies evaluating the incidence of sports-related sudden cardiac death and arrest, explainable AI applications, and cardiac electrophysiological models in athletes aged 10 to 35 years.

Exposure

Explainable Artificial Intelligence (xAI) applied to life-threatening arrhythmias and cardiac electrophysiological models

Outcome

Epidemiology of sports-related sudden cardiac death (SrSCD) and sudden cardiac arrest (SrSCA) incidence, xAI techniques applied to life-threatening arrhythmias, and cardiac electrophysiological models

这项系统评价强调了对运动相关突发心脏事件进行标准化定义的必要性，以及将流行病学危险因素与 xAI 和心脏建模相结合以改善针对运动员特异性风险分层的必要性。

Limitations

Ambiguity in definitions of life-threatening arrhythmias, sport, and athlete.
Lack of uniform definitions of explainability in xAI.
Assessment of novelty in cardiac electrophysiological models is complex and subjective.
Search strategy constrained to English-language publications and specific databases, leading to geographical imbalance.
PROBAST may be unsuitable for assessing incidence and modelling studies.

Abstract

摘要心源性猝死（SCD）是一种致命事件，发生于目击的心脏骤停（SCA）后1小时内或未目击的SCA后24小时内，是青少年和年轻运动员的主要医学死因。我们探讨了青少年和年轻成人运动相关SCD（SrSCD）及SCA（SrSCA）发生率的流行病学、应用于危及生命的心律失常的可解释人工智能（xAI）以及心脏电生理模型。我们系统检索了2013年至2025年间来自8个数据库的同行评审研究（PROSPERO：CRD42024565960），并使用 PROBAST 进行偏倚评估。在9574项研究中，我们纳入了84项（发病率研究：16项，xAI研究：30项，建模研究：38项）。SrSCD 发病率范围为每年每10万人0.1至0.6例。梯度加权类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是最主要的 xAI 技术。心脏电生理模型主要集中于细胞和组织水平的电生理学。我们呼吁建立标准化的 SrSCD/SrSCA 定义，并将流行病学危险因素与 xAI 及心脏建模框架相结合，以推进针对运动员特异性风险分层的发展。

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