人工智能心電網絡的建設及應用

韓艷 白巧艷 鄭緒旦 董南 王豐功 王雪絨 遲曄紅 梁娟 張明玥

摘要：目的：在醫院內搭建AI（Artificial Intelligence人工智能）心電網絡系統，對其建設及其應用進行分析和研究。方法：在醫院當中構建一個和醫院實際情況相符的人工智能心電網絡化信息平臺。使全院的心電圖檢查設備與醫院的心電圖診斷中心的心電工作站實現連接和信息共享，由心電圖診斷中統一心進行分析診斷，各個檢查點打印檢查結果，最后將檢查結果進行分析、存儲并妥善保管。 結果：通過網絡將門診和病區的終端設備實施無線連接，使之形成一個具有整體性的心電網絡信息系統，極大提高我院心電圖檢測量。結論：在醫院內建立人工智能心電網絡系統能夠非常有效的改善心電臨床檢查的效果，在保證了工作質量的同時也提高了診斷和工作的效率，提升了醫院的信息化、智能化水平。所以其能發揮出十分積極的作用。在今后的全數字化醫院建設中，人工智能心電網絡領域必將成為未來的主流方向。

關鍵詞：人工智能 ;心電網絡;心電診斷

Objective： To build a AI （Artificial Intelligence artificial intelligence） ECG network system in the hospital， and to analyze and study its construction and application. Methods： Build an AI ECG network information platform consistent with the actual situation in the hospital. The ECG inspection equipment and the hospital connected and information sharing， the ECG diagnosis center in ECG diagnosis， the results are analyzed， stored and properly stored. Results： the outpatient and ward terminal equipment wireless connected to form a complete ECG network information system， greatly improve the ECG detection volume of our hospital. Conclusion： The establishment of AI ECG network system in the hospital can effectively improve the effect of ECG clinical examination， improve the efficiency of diagnosis and work， and improve the informatization and intelligence level of the hospital. So it can play a very positive role. In the future construction of all-digital hospital， the field of AI ECG network will surely become the mainstream direction in the future.

[Key words] Artificial intelligence; ECG network; ECG diagnosis

【中圖分類號】G250.72 ? ? ? ? ? ? 【文獻標識碼】A ? ? ? ? ? ? 【文章編號】2107-2306（2021）05-137-01

近年來，隨著數字化技術的迅猛發展和網絡技術的日益成熟，醫院信息管理系統得到飛速的發展，將遠程（網絡）心電圖診斷系統應用于臨床已成為可能。建設心電網絡信息管理系統是數字化醫院發展的必然要求，其終結了以往心電網絡的“信息孤島”狀態[4]。不僅可為醫院節約大量的人力物力，如節省耗材，節能環保，而且因其傳輸速度快，可及時為臨床提供心血管危重患者的心電學資料[1-2]。本研究的主要目的是分析我院心電網絡運行效果，對2020年上半年和2021上半年心電數據資料進行回顧性分析，具體情況如下。

1資料與方法

1.1一般資料

選取我院2020年上半年（使用單機操作和傳統分析方法）和2021年上半年（使用心電網絡AI分析）所收集到的門診和病區所有的心電圖數據資料38569例。

1.2檢查方法

1.2.1 運行模式 門診患者在心電圖診斷中心由醫生采集心電數據后及時分析診斷;病區由病區醫生或護士完成心電數據的采集上傳后，由心電圖診斷中心醫生立即審核診斷后將結果回傳至臨床科室。

1.2.2 技術支持 在醫院的采集及診斷人員均受到專業培訓，獲得心電圖學的專業崗位培訓資質。

1.3 觀察指標 比較2020年上半年和2021年上半年心電圖診斷中心運行的心電圖檢測量。

1.4 統計學方法 應用SPSS 22.0進行數據分析。計量資料采用均數±標準差（）表示，采用t檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2021年上半年心電圖檢測量（3277±188）多于2020年上半年（3150±160），差異有統計學意義（P<0.05），如表1。

3 討論

心電圖檢查作為最常規的心血管疾病診斷手段，查卻一直停留在單機檢查，單機打印，手寫報告的模式，難以滿足基層醫院快速、準確確診急危重癥患者的快速確診的需求[3]。建立心電網絡系統心電數據采集后，臨床醫生立刻經網絡得到患者的心電波形信息圖文一體的心電報告，及時作出醫療診斷，從而最大限度地縮短了患者的就診時間，避免人力、物力、財力的浪費，提高了整個醫院的運轉效率。也是完善電子病歷系統的基本要素。

人工智能心電檢查網絡系統為醫院的心電圖檢查建立了信息化工作平臺，是門診心電圖及病房心電圖等遠程心電圖的分析診斷平臺，是心電圖數字化存儲有線與無線傳輸、信息化共享的理想解決方案。所有心電結果集中存儲，臨床共享，統計檢索全流程的信息化、數字化管理，解決長期困擾醫院的心電醫生下病房進行心電圖檢查慢，效率低，不及時，以及心電圖紙備份繁瑣，調閱困難，不方便查閱的問題。 AI讀圖相對傳統心電算法，準確率和運算速度有巨大優勢，相比心電醫生同時間內自主讀圖數量提升，縮短醫生讀圖時間，大幅度提高心電圖診斷效率，為心電醫生減負，幫助醫生更準確、全面地完成診斷。同時實現醫院心電圖電子信息化，減少使用大量熱敏打印紙，只有個別需要打印的患者可通過普通A4紙打印，大大節約成本，優化醫療資源配置為醫院建立完整的心電圖數據庫，實現心電圖信息圖像全院發布并共享[4]。

鑒于上述，心電網絡信息管理系統的引進勢在必行[6]。隨著醫療數字化、信息化的發展以及心電技術的臨床應用日趨完善，心電網絡信息管理系統也逐漸走入了各大型醫院[7]。遠程AI心電圖的應用，特別是人機協同的模式將幫助基層醫生的心電檢查及判讀工作，發展前景廣闊

參考文獻：

[1]胡盛濤，高潤霖，劉力生，等，《中國心血管病報告2018》概要【J】.中國循環雜志，2019.34（3）：209-220.

[2]陳立衛.醫院心電檢查網絡系統的應用【J】.醫療裝備，2013（9）：13-15

[3]常紅恩，戴萌，鄒球玲，等.健康體檢中心心電圖檢查和診斷服務新模式探討【J】.中華健康管理學雜志，2013，7（1）：63-64

[4]肖靜，馮海鳴，任志剛，等.基于HIS的心電網絡信息系統研究實施【J】.醫療衛生裝備.2010，31（1）：76-78