Preview

Актуальные проблемы теоретической и клинической медицины

Расширенный поиск

КЛИНИЧЕСКОЙ ПРИМЕНЕНИЕ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАФИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

https://doi.org/10.64854/2790-1289-2025-50-4-09

Аннотация

Введение. Настоящий литературный обзор посвящён современным методам оценки сердечно-сосудистого риска с использованием фотоплетизмографии и вариабельности сердечного ритма. Рассмотрены неинвазивные подходы к анализу состояния сосудистой стенки, артериальной жесткости, сердечного ритма и микроциркуляции, а также их связь с факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний.

Цель. Проанализировать возможности фотоплетизмографии как неинвазивного метода раннего выявления риска сердечно-сосудистых заболеваний и обосновать необходимость её более активного применения в клинической практике.

Материалы и методы. Проведен поиск зарубежных и отечественных источников в базах данных PubMed, Google Scholar, Cochrane Library, Scopus Preview и eLibrary, CyberLeninka. посвященных методам оценки показателей вариабельности сердечного ритма и фотоплетизмографии. Глубина поиска составила 10 лет.

Результаты и обсуждение. Обзор выявил перспективность фотоплетизмографии и вариабельности сердечного ритма как информативных цифровых маркеров, способных отражать субклинические сосудистые изменения и предсказывать кардиоваскулярные события, при этом подчеркнуты существующие ограничения: необходимость стандартизации протоколов записи сигналов, вариабельность качества данных, отсутствие долгосрочных клинических исходов и ограниченная внешняя валидация моделей. Представленные данные подтверждают необходимость дальнейших проспективных исследований, улучшения качества сигналов, разработки интерпретируемых AI-моделей и интеграции фотоплетизмографии/вариабельности сердечного ритма с другими биомаркерами для комплексной оценки сердечно-сосудистого здоровья.

Выводы. Литературный обзор показывает, что фотоплетизмография является перспективным и доступным неинвазивным методом ранней оценки сердечно-сосудистого состояния. Анализ Фотоплетизмографии-сигналов позволяет выявлять артериальную жёсткость, сосудистый тонус и другие ранние субклинические изменения, связанные с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Однако, несмотря на высокий потенциал, клиническое применение метода ограничено отсутствием стандартизированных протоколов, разнородностью устройств, вариабельностью качества данных и недостаточной клинической валидацией, а также преобладанием кросс-секционных исследований без долгосрочных исходов.

Об авторах

Б. А. Бугибаева
Казахстанский медицинский университет «ВШОЗ»
Казахстан

Врач-терапевт, кардиолог, докторант Казахстанский медицинский университет ВШОЗ 



A. С. Абзалиева
Казахский национальный университет имени Аль-Фараби
Казахстан


Б. К. Абзалиев
Казахский национальный университет имени Аль-Фараби
Казахстан


М. Т. Абдирова
Казахстанский медицинский университет «ВШОЗ»
Казахстан


У. М. Сулейменова
Казахский национальный университет имени Аль-Фараби
Казахстан


A. М. Даткабаева
Карагандинский национальный исследовательский университет имени Е.А. Букетова
Казахстан


Список литературы

1. Roth, G. A., Mensah, G. A., Johnson, C. O., Addolorato, G., & Ammirati, E. (2020). Global burden of cardiovascular diseases and risk factors, 1990-2019: Update from the GBD 2019 study. Journal of the American College of Cardiology, 76(25), 2982-3021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2020.11.010.

2. Preisner, K., & Hetjens, S. (2024). Risk factors and preventive measures for cardiovascular diseases. Journal of Clinical Medicine, 13, 3308. DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13113308.

3. Karimpour, P., May, J. M., & Kyriacou, P. A. (2023). Photoplethysmography for the assessment of arterial stiffness. Sensors, 23, 9882. DOI: https://doi.org/10.3390/s23249882.

4. Visseren, F. L. J., Mach, F., Smulders, Y. M., et al. (2021). 2021 ESC guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 42(34), 3227-3337. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehab484.

5. Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in Public Health, 5, 258. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258.

6. Chatterjee, S., Budidha, K., & Kyriacou, P. A. (2020). Investigating the origin of photoplethysmography using a multiwavelength Monte Carlo model. Physiological Measurement, 41(8), 084001. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6579/aba008.

7. Schäfer, A., & Vagedes, J. (2013). How accurate is pulse rate variability as an estimate of heart rate variability? A review on studies comparing photoplethysmographic technology with an electrocardiogram. International Journal of Cardiology, 166(1), 15-29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2012.03.119.

8. Oliveira, A. C., & Cunha, P. M. G. M. (2022). Vascular aging and arterial stiffness. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, 119(4), 604-615. DOI: https://doi.org/10.36660/abc.20210708.

9. Global Burden of Cardiovascular Diseases and Risks 2023 Collaborators. (2025). Global, regional, and national burden of cardiovascular diseases and risk factors in 204 countries and territories, 1990-2023. Journal of the American College of Cardiology, 86(22), 2167-2243. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2025.08.015.

10. Ungvari, Z., Tarantini, S., Sorond, F., Merkely, B., & Csiszar, A. (2020). Mechanisms of vascular aging: A geroscience perspective: JACC focus seminar. Journal of the American College of Cardiology, 75(8), 931-941. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2019.11.061.

11. Aminuddin, A., Rusanuar, N. D., Md Lazim, M. R., Ugusman, A., Abd Rahman, I. Z., Chellappan, K., & Mohamad, M. S. F. (2025). Markers of vascular function and future coronary artery disease risk among Malaysians with individual cardiovascular risk factors. Biomedicines, 13(4), 899. DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines13040899.

12. Lapitan, D. G., Tarasov, A. P., Shtyflyuk, M. E., & Rogatkin, D. A. (2024). On the origin of the photoplethysmography signal: Modeling of volumetric and aggregation effects. Photonics, 11(7), 637. DOI: https://doi.org/10.3390/photonics11070637.

13. Charlton, P. H., Allen, J., Bailón, R., et al. (2023). The 2023 wearable photoplethysmography roadmap. Physiological Measurement, 44(11), 111001. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6579/acead2.

14. Selvaraj, N., Jaryal, A., Santhosh, J., Deepak, K. K., & Anand, S. (2008). Assessment of heart rate variability derived from finger-tip photoplethysmography as compared to electrocardiography. Journal of Medical Engineering & Technology, 32(6), 479-484. DOI: https://doi.org/10.1080/03091900701781317.

15. Park, J., Seok, H. S., Kim, S.-S., & Shin, H. (2022). Photoplethysmogram analysis and applications: An integrative review. Frontiers in Physiology, 12, 808451. DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2021.808451.

16. Jayadevappa, B. M., & Holi, M. S. (2016). Photoplethysmography: Design, development, analysis and applications in clinical and physiological measurement: A review. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 5(3). DOI: https://doi.org/10.15680/IJIRSET.2016.0503145.

17. Moraes, J. L., Rocha, M. X., & Vasconcelos, G. G. (2018). Advances in photoplethysmography signal analysis for biomedical applications. Sensors, 18, 1894. DOI: https://doi.org/10.3390/s18061894.

18. Kiselev, A. R., & Karavaev, A. S. (2020). The intensity of oscillations of the photoplethysmographic waveform variability at frequencies 0.04-0.4 Hz as an effective marker of hypertension and coronary artery disease in males. Blood Pressure, 29(1), 55-62. DOI: https://doi.org/10.1080/08037051.2019.1645586.

19. Weng, W. H., Baur, S., Daswani, M., et al. (2024). Predicting cardiovascular disease risk using photoplethysmography and deep learning. PLOS Global Public Health, 4(6), e0003204. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0003204.

20. Kantrowitz, A. B., Ben-David, K., Morris, M., et al. (2025). Pulse rate variability is not the same as heart rate variability: Findings from a large, diverse clinical population study. Frontiers in Physiology, 16, 1630032. DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2025.1630032.

21. Tiwari, R., Kumar, R., Malik, S., Raj, T., & Kumar, P. (2021). Analysis of heart rate variability and implication of different factors on heart rate variability. Current Cardiology Reviews, 17(5), 160721189770. DOI: https://doi.org/10.2174/1573403X16999201231203854.

22. Podolyan, N. P., Mizeva, I. A., & Belaventseva, A. V. (2023). Imaging photoplethysmography quantifies endothelial dysfunction in patients with risk factors for cardiovascular complications. Biomedical Signal Processing and Control, 86, 105168. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105168.

23. Marshutin, N. A. (2017). Heart rate variability in patients with chronic heart failure during preload changes. New Science: Theoretical and Practical View, 1(3), 5-8. (In Russian).

24. Ikonomidis, I., Makavos, G., & Lekakis, J. (2015). Arterial stiffness and coronary artery disease. Current Opinion in Cardiology, 30(4), 422-431. DOI: https://doi.org/10.1097/HCO.0000000000000179.

25. Zekavat, S. M., Aragam, K., Emdin, C., et al. (2019). Genetic association of finger photoplethysmography-derived arterial stiffness index with blood pressure and coronary artery disease. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology, 39(6), 1253-1261. DOI: https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.119.312626.

26. Borisenko, T. L. (2020). Clinical significance of nonlinear heart rate variability parameters in patients with cardiovascular diseases. Journal of the Grodno State Medical University, 18(3), 223-229. DOI: https://doi.org/10.25298/2221-8785-2020-18-3-223-229 (In Russian).

27. Blok, S., Piek, M. A., & Tulevski, I. I. (2021). The accuracy of heartbeat detection using photoplethysmography technology in cardiac patients. Journal of Electrocardiology, 67, 148-157. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2021.06.013.

28. Men, L., Chen, B., Yang, L., et al. (2025). Heart rate variability’s value in predicting out-of-hospital major adverse cardiovascular events in patients with chronic heart failure. Cardiovascular Therapeutics, 6412775. DOI: https://doi.org/10.1155/cdr/6412775.

29. Mironov, S. A., Kiselev, A. R., Simonyan, M. A., et al. (2019). Low-frequency skin microvascular oscillations: Dynamics, synchronization and compliance with changes in vascular tone during the tilt test. Saratov Journal of Medical Scientific Research, 15(3), 783-790.

30. Brozat, M., Böckelmann, I., & Sammito, S. (2025). Systematic review on HRV reference values. Journal of Cardiovascular Development and Disease, 12, 214. DOI: https://doi.org/10.3390/jcdd12060214.

31. Con, J. C., Lampi, M. C., & Reinhart-King, C. A. (2015). Aging-induced vascular stiffening: Causes and consequences. Frontiers in Genetics, 6, 112. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00112.

32. Kim, K. B., & Baek, H. J. (2023). Photoplethysmography in wearable devices: A comprehensive review of technological advances, current challenges, and future directions. Electronics, 12, 2923. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12132923.

33. Charlton, P. H., Paliakaitė, B., Pilt, K., et al. (2022). Assessing hemodynamics from the photoplethysmogram to gain insights into vascular age: A review from VascAgeNet. American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology, 322(4), 493-522. DOI: https://doi.org/10.1152/ajpheart.00392.2021.

34. Vasan, R. S., Pan, S., Larson, M. G., Mitchell, G. F., & Xanthakis, V. (2021). Arteriosclerosis, atherosclerosis, and cardiovascular health: Joint relations to the incidence of cardiovascular disease. Hypertension, 78, 1232-1240.

35. Ferizoli, R., Karimpour, P., May, J. M., & Kyriacou, P. A. (2024). Arterial stiffness assessment using PPG feature extraction and significance testing in an in vitro cardiovascular system. Scientific Reports, 14(1), 2024. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-51395-y.

36. Szołtysek-Bołdys, I., Zielińska-Danch, W., Łoboda, D., et al. (2024). Do photoplethysmographic parameters of arterial stiffness differ depending on the presence of arterial hypertension and/or atherosclerosis? Sensors, 24, 4572. DOI: https://doi.org/10.3390/s24144572.

37. Podrug, M., Koren, P., Dražić Maras, E., et al. (2023). Long-term adverse effects of mild COVID-19 disease on arterial stiffness, and systemic and central hemodynamics: A pre-post study. Journal of Clinical Medicine, 12, 2123. DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12062123.

38. Vallée, A. (2023). Added value of arterial stiffness index for the 10-year atherosclerotic cardiovascular disease risk determination in a middle-aged population-based study. Clinical Research in Cardiology, 112(11), 1679-1689.

39. Chen, H., Fan, F., Ye, Z., et al. (2025). Photoplethysmography-derived arterial stiffness index delivered greater cardiovascular prevention value to non-elderly: A retrospective cohort study based on UK Biobank. Journal of Clinical Hypertension, 27(5), 70058. DOI: https://doi.org/10.1111/jch.70058.

40. Dewig, H. G., Cohen, J. N., et al. (2023). Electrocardiogram- and photoplethysmogram-based heart rate variability are not equivalent: A Bayesian simulation analysis. medRxiv. DOI: https://doi.org/10.1101/2023.08.24.23294449.

41. Zieff, S., et al. (2023). Pulse-wave velocity assessments derived from a simple photoplethysmography device: Agreement with a referent device. Frontiers in Cardiovascular Medicine. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1108219.

42. Vargas, J. M., Bahloul, M. A., Boularas, M. M., et al. (2025). Assessment of pulse wave velocity through weighted visibility graph metrics from photoplethysmographic signals. Scientific Reports, 15, 31325. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-16598-x.

43. Hellqvist, H., Karlsson, M., Hoffman, J., Kahan, T., & Spaak, J. (2024). Estimation of aortic stiffness by finger photoplethysmography using enhanced pulse wave analysis and machine learning. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 11, 1350726. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2024.1350726.

44. Abdullah, S., & Kristoffersson, A. (2023). Machine learning approaches for cardiovascular hypertension stage estimation using photoplethysmography and clinical features. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 10, 1285066. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1285066.

45. Barthels, M., Gruwez, H., De Cooman, T., Duncker, D., & Vandervoort, P. (2024). Predicting age from real-world smartphone-acquired PPG. Proceedings of Computing in Cardiology (CinC).

46. Nie, G., Zhao, Q., Tang, G., et al. (2025). Artificial intelligence-derived photoplethysmography age as a digital biomarker for cardiovascular health. arXiv (Preprint).

47. Yilmaz, G., Lyu, X., Ong, J. L., Ling, L. H., Penzel, T., Yeo, B. T. T., & Chee, M. W. L. (2023). Nocturnal blood pressure estimation from sleep plethysmography using machine learning. Sensors, 23(18), 7931. DOI: https://doi.org/10.3390/s23187931.

48. Victor, O. A., Chen, Y., & Ding, X. (2024). Non-invasive heart failure evaluation using machine learning algorithms. Sensors, 24(7), 2248. DOI: https://doi.org/10.3390/s24072248.

49. Raisi-Estabragh, Z., Szabo, L., Schuermans, A., Salih, A. M., Chin, C. W. L., Vágó, H., Altmann, A., Ng, F. S., Garg, P., Pavanello, S., Marwick, T. H., & Petersen, S. E. (2024). Non-invasive techniques for tracking biological aging of the cardiovascular system: JACC family series. JACC: Cardiovascular Imaging, 17(5), 533-551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2024.03.001.

50. Allen, J. (2007). Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. Physiological Measurement, 28(3), 1-39. DOI: https://doi.org/10.1088/0967-3334/28/3/R01.

51. Baldoumas, G., Peschos, D., Tatsis, G., Chronopoulos, S. K., Christofilakis, V., Kostarakis, P., Varotsos, P., Sarlis, N. V., Skordas, E. S., & Bechlioulis, A. (2019). A prototype photoplethysmography electronic device that distinguishes congestive heart failure from healthy individuals by applying natural time analysis. Electronics, 8(11), 1288. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics8111288.


Рецензия

Для цитирования:


Бугибаева Б., Абзалиева A., Абзалиев Б., Абдирова М., Сулейменова У., Даткабаева A. КЛИНИЧЕСКОЙ ПРИМЕНЕНИЕ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАФИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ. Актуальные проблемы теоретической и клинической медицины. 2025;(4):120-136. https://doi.org/10.64854/2790-1289-2025-50-4-09

For citation:


Bugibayeva B., Abzaliyeva А., Abzaliyev B., Abdirova М., Suleimenova U., Datkabayeva A. CLINICAL PERSPECTIVES ON PHOTOPLETHYSMOGRAPHY IN IDENTIFYING THE RISK OF DEVELOPING CARDIOVASCULAR DISEASES. Actual Problems of Theoretical and Clinical Medicine. 2025;(4):120-136. https://doi.org/10.64854/2790-1289-2025-50-4-09

Просмотров: 49

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2790-1289 (Print)
ISSN 2790-1297 (Online)