1、AI技术赋能区域心电诊断平台职 位：产品经理姓 名：邢宝财日 期：2023.05.27目录01/AI在医疗行业中的应用02/AI技术在心电分析领域的表现CONTENTS04/东华医为AI心电算法简介03/AI技术如何赋能区域心电诊断平台AI在医疗行业中的应用01/AI赋能医疗众多领域CT影像AI药物研发心电图识别CDSS眼底检查AI外科手术AI技术在心电分析领域的表现02/国内外关于AI心电的研究在逐年增加00232320025030035020002020212022IEEE人工智能心电研究成果数量趋势图

2、据2017年Nature Medicine 一篇研究报道人类心脏病医生的人工识别准确率为78%，斯坦福大学人工智能专家吴恩达团队研究表明AI心电诊断准确率能达到83.7%，部分疾病分类甚至超过了人工判读。近几年关于AI心电的算法相关研究也多起来，我们统计近年来具有代表性的成果，从表中可以看到AI心电算法的广度和精度均在提高。中国心血管健康与疾病报告2021报告显示我国心血管病的发病率与致死率仍高居榜首，推算出全国心血管病现患人数有3.3亿。2016年统计的农村心血管病死亡率为309.33/10万，约占全部死因的45.50%；城市心血管病死亡率为265.11/10万，约占全部死因的43.16%。

3、AI心电的研究发展能更好的解决我国医疗资源分布不均衡、心电检测判读效率、心电图读图精度等问题。AI技术如何赋能区域心电诊断平台03/目前区域心电诊断平台痛点痛点采图质量差，部分数据达不到分析要求。危急数据无预警，导致病情延误。流水式分发诊断任务，导致工作量不均衡心电数据无难易等级，导致人工判读准确率低。传统机器算法准确率低，无法辅助医生诊断。人工测量、分析诊断效率低，报告回传不及时。云心电平台心电数据中心心电数据中心心电数据中心采集中心设备设备设备AI采集质控远程诊断中心诊断医生诊断医生诊断医生AI辅助诊断AI调度中心区域心电诊断中心C设备手机诊断子系统区域心电诊断中心A设备手机诊断设备子系统

4、社区医院私人诊所三级/二级医院区域心电诊断中心B设备平台系统（区域）平台系统（区域）手机诊断子系统设备手机诊断子系统主数据闭环管理AI调度中心数据清洗数据分发用户注册数据订阅管理标准建模技能等级工作量数据难易机构等级危急等级阴阳性AI时域分析时间向量心向量QT离散度AI可多维度辅助分析心电数据采集质量提醒 提高工作效率AI采集质控AI调度中心快速智能分诊 自动分级心电图合理匹配医生资源心电诊断分析 处理报告高效高质量心电图诊断AI辅助诊断优势1基于心电片段进行连续分析优势2基于心电大数据平台模型训练,抗干扰能力强心电图心拍细节分析干扰对心电图细节特征影响大，导致分类准确率低69%72.1%82

5、%84%83%98.3%95%97.7%98.7%96.6%AI心电技术与传统心电技术识别精度对比传统算法accAI算法acc优势3神经网络将矩阵式特征逐层传递，实现更多细节识别，无需人工干预独立完成分类。传统分析算法分析特征单一，需要人工校准，更新迭代速度慢，准确率上升空间有限。东华医为AI心电算法简介04/网络结构ResNet+SEBlock模型ResNet提取各导联空间特征SEBlock提取导联间依赖关系采用跨接方式防止梯度消失逐层卷积提取特征softMax计算标签概率原始心电信号数据清洗数据增强逐层卷积提取特征计算损失获得分类统计相关性去除冲突数据数据归一化数据拉伸数据翻转数据镜像类型

6、传统算法AI算法敏感性特异性敏感性特异性正常组90%82.60%98.50%98.30%房颤64.50%69%95.30%93.80%肥厚组65.30%72.10%95.70%92.60%急性心肌梗死（AMI）78%82%90.70%96.50%左束支阻滞(LBBB)70%84%91.50%91.70%右束支阻滞（RBBB）71.50%83.60%90.60%95.60%00.20.40.60.81十七分类ACC 95%+采用10万例均衡临床数据作为训练集，以1000例临床数据作为测试集，AI心电算法与传统算法性能结果如下：AI心电算法的提升，离不开海量样本数据。规模化、提高效率、解放劳动力提

7、高心电科研服务、推动技术发展心电图自动诊断系统的研发，使心电图诊断自动化、数字化、流程化、规范化和信息化。AI心电智能分析系统，辅助出具临床心电图报告，预告预警心电图危急值。优化传统手工测量分析心电图分析现状，使数万心电从业人员从繁重的，重复性的工作中解拖出来。使心电技术人员有更多的时间密切结合临床深入研究心电学技术，提高心电专业技术水平，推动心电学科的快速发展。使心电图更好地为临床医疗、保健、教学和科研工作服务。影像AICDSSAI心电基于知识+深度学习的后结构化引擎迭代学习准确率95%+，召回率85%+20+20+大三甲医院语料2020万万+典型语料100100万万+医疗术语 ResNet结合扩张卷积和双线性插值 识别肝脏CT肿瘤 识别肺结节 病理骨肉瘤 发明专利认证ResNet卷积层第二卷积层扩张卷积池化层特征复用卷积层双线性插值放大11卷积层 10万临床心电数据 心电图十七分类 ResNet结合SEBlock 准确率90%+心电病历ResNet卷积层26大类实体88+类实体属性更多实体及属性扩展中SEBlockSoftMax十七分类器平均池化output17类标签THANKS谢谢您的观看