健康人群和病人的生理信號復雜度問題大家已普遍關注，復雜度的降低已被指出是病理動力學的一個普遍特征。急性腦卒中是神經內外科的常見疾病，之前已有研究指出可以把心率變異性作為預測急性腦卒中預后的指標，然而當時并沒有細化研究，也沒有給出足夠證據。

    對此，臺灣大學醫學院的一些學者進行了一項研究，旨在評估用多尺度熵量化的心率變異性復雜度在預測急性腦卒中預后上的價值。研究結果發現通過多尺度熵評估心率變異性的復雜度可早期預測收入重癥監護室的不伴房顫的卒中患者的預后。該結果發表于近期的 J Neurol Neurosurg Psychiatry 上。

    該研究是一項前瞻性病例對照研究。選取在 2012 年 2 月 -2013 年 8 月期間因急性卒中在 24 小時之內收入 ICU 的病人為實驗組。選擇與實驗組年齡、性別匹配且無急性心血管事件表現為正常竇性心律的在該臨床中心進行健康體檢的病人作為對照組。實驗組又分為伴有房顫的患者組和不伴有房顫的卒中患者組。

    采用改良 Rankin 量表作為評估卒中患者預后的標準，采多尺度熵量化心率變異性的復雜度。最后用受試者工作特征曲線來分析多尺度熵量化心率變異性復雜度作為判斷急性不伴房顫的卒中患者臨床預后指標的判斷價值。

    結果發現，房顫卒中患者、非房顫卒中患者以及對照組的多尺度曲線均有明顯不同。與對照組相比，非房顫卒中病人的復雜性指標值較低。伴房顫卒中的患者組，多尺度熵曲線不能夠區分不同臨床預后結局。而在非房顫卒中患者組中，改進 Rankin 評分量表 0-2 分患者的多尺度曲線樣本熵明顯高于改良 Rankin 評分量表 3-5 分和 6 分的患者。

    該研究有 2 個有意義的發現：1. 通過多尺度熵評估心率變異性的復雜度可幫助識別卒中患者是否伴發房顫；2. 多尺度熵評估心率變異性的復雜度可作為預測 ICU 收入非房顫卒中患者預后的一個早期指標。

    該研究為臨床醫生早期判斷急性腦卒中患者的預后提供指標依據。但是對于心率變異性復雜度的評價不止多尺度熵一種量化方法，近似熵、樣本熵和模式熵都可以用來量化復雜度，因此還需進一步擴大研究。