基于与辅助决策的远程心电监测预警平台

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摘要：0 引言 对心血管病而言，在早期监测时捕捉到异常心电数据并及时进行医学干预处理极其重要，可大大降低心血管疾病意外的发生[2]。一次性心电图难以有效地捕捉到准确的诊断数据，

0 引言

对心血管病而言，在早期监测时捕捉到异常心电数据并及时进行医学干预处理极其重要，可大大降低心血管疾病意外的发生[2]。一次性心电图难以有效地捕捉到准确的诊断数据，而动态心电可以提供长达24 h的连续数据[3]，打造预防心脏猝死的第一道防线，为患者赢得宝贵的就诊时间，也能为医生更好地了解患者心脏功能提供可靠的依据。同时，动态心电图的分析相较常规心电专业性更强、难度更大，对医生的读图水平要求更高。而大部分基层医院心电图医生都是B超医生兼职，无法从事专业性较高的动态心电分析，基层医院开展动态心电图业务存在难度。

由于江西省各地区优质医疗资源的不均匀分布，导致很多基层医院无法开展相应的动态心电图检查，而去大医院检查又需要很长时间的预约，这时就需要通过医疗信息化来优化就诊方式[4]。江西省卫生健康委坚持创新发展理念，结合医疗健康服务的不同场景，探索5G、人工智能、物联网、虚拟现实、区块链等新一代信息技术在卫生健康领域的成果应用，培育“互联网+”医疗健康发展新业态[5]。

1 建设内容

利用云计算技术、AI技术、5G技术，通过在云端搭建远程监测中心、AI智能分析中心和远程诊断中心，实现区域所有医疗机构的实时心电检查数据上传至远程心电预警监测平台，AI智能分析中心实时分析危急心电波形，监测中心提供远程监测、预警服务，诊断中心提供远程诊断服务[6]，实现心电实时监测平台的快速搭建和高效运维，提升患者救治率和区域心电诊断服务质量(图1)[7]。

图1 系统架构图

1.1 基层设备部署

设备优势如下：1)充分利用5G网络高容量高速率低时延的支持；2)便于携带、使用方便、不受时间、距离限制[8]；3)12导联同步实时采集、存储、传输、显示心电信号；4)心率异常、导联脱落、网络信号中断报警；5)可作为Holter[9]及实时心电监护仪使用(图2)。

1.2 各县级医院实时心电监测中心建设

在各县级医院设立实时心电监测中心，监测辖区内实时心电采集设备上传的数据(图3)。并为患者提供实时监测、预警服务。

图2 设备图

图3 监测中心图

1)多设备在线监测，大屏显示。

2)预警范围包括疑似急性心肌梗塞、严重快速性心律失常、Wellens..De Winter综合征和慢速性心律失常(图4)[10]，监测中心人工呼叫。

图4 心电监测功能截图

1.3 远程动态心电诊断中心建设

诊断中心设立在大型三甲医院或具备条件的心电诊断机构，配备专业会诊医疗人员和业务管理人员，具备开展远程心电诊断的场地和基本设施，功能分区明确。诊断中心承担区域内各级医疗机构及社区卫生服务机构心电图检查结果的远程诊断与会诊任务。

在动态心电分析功能上支持：模板分析功能、事件筛查功能、全览图功能、诊断图功能、直方图功能、散点图功能、报告撰写等功能(图5)。

图5 心电监测功能截图

2 AI在远程心电中的应用

为推动我国人工智能在医药健康领域的应用发展,应重视人工智能在医药健康领域发展的战略价值,以解决国家人民健康重大需求为出发点,明确数据基础设施和平台建设为优先事项,建立促进应用创新的交叉学科研究组织保障[11]。

2.1 心电 AI 技术路线

2.1.1 AI总体技术路线 模拟人类判别动态心电图的过程，建立基于对抗生成网络的P波识别模型，急性心肌梗塞识别模型，心律序列的无监督学习以及持续和主动学习模型，并融合这些模型为动态心电AI系统。 基于动态心电AI，建立相应的动态分析诊断辅导系统。

图6 AI总体技术路线图

2.1.2 基于深度学习的有监督建模 心电AI致力充分理解心电图自身的特点和心电专家判读心电图的思考过程，把人类百年的心电知识和机器的数据学习能力进行有机结合，建立一套可解释的并达到人类医生平均水平的心电推理系统(图7)。

图7 AI建模示意图

2.2 AI在动态心电图中的应用

随着硬件算力的提升，算法的改进，和大数据的积累，过去很多人工介入的环节，可以由AI高效地完成[12]。心电AI动态预分析可以做到：1)全导联分析，无需人工选择分析导联；2)准确的心搏识别和形态聚类；3)房颤，间隙性束支阻滞，差传，逸搏等智能识别；4)典型图智能筛选。

文章来源：《医疗装备》 网址: http://www.ylzbzz.cn/qikandaodu/2021/0620/1846.html

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