心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到2.9亿人，心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050年，老龄化水平将达到30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本项目中，基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查，可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。

1、实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能；2、基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T波改变、ST段改变、早复极图形改变、心房颤动等10余种常见心电术语的智能诊断，准确度高；3、建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合；4、建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。

基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中，基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查，可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。

团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下：

？ 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能；

？ 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高；

？ 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合；

？ 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下：

？ 实现了院外心电数据的测量和采集

？ 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

应用说明

2017年7月至2017年12月，所研发长时程临床心电智能检测平台在北京清华长庚医院和中关村医院开展测试。测试结果证明，所研发检测平台可基于长时程心电图等数据实现较高准确度的室性早搏、房性早搏、心房颤动等多种心电术语诊断。

2018年1月至2019年12月，所研发的手持式单导联心电智能检测平台在北京清华长庚医院和中关村医院开展测试。测试结果表明，所研发检测平台可基于可穿戴式心电图数据实现较高准确度的心房颤动疾病筛查和诊断。

效益分析

目前，可穿戴式和长时程临床心电智能检测平台需求迫切，国内外涌现出多种心电图检测系统。然而，已有系统在心电图数据规范化和智能诊断算法准确度等方面仍无法满足需求。本平台克服了已有系统的不足之处，有着广阔的推广空间。

本项目教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与该大学某教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，该医院作为远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了良好的平台。该大学电子工程系团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中SCI文章40余篇，发明专利授权近20项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。

目前，长时程临床心电智能检测平台需求迫切，国内外涌现出多种心电图检测系统。然而，已有系统在心电图数据规范化和智能诊断算法准确度等方面仍无法满足需求。本平台克服了已有系统的不足之处，有着广阔的推广空间。

联合推广，具体合作方式可商议。