四川省人工智能正常心电图数据质量标准(试行)

成都高新医学会心功能专委会

前言

人工智能(artifical intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前AI已在金融、安防和医疗等多个领域实现技术落地，且应用场景也越来越丰富，越来越专业。在医疗领域，AI辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用正在快速发展中。通过海量医疗影像数据训练AI算法，近年来医学影像识别取得较大突破。目前在肺癌、乳腺癌、食管癌、肠癌和糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测功能上，AI算法已经达到非常高的准确率。

在心电图领域，目前主流方法依然基于传统的心电信号算法开发出的检测流程，根据识别P波、QRS波群和T波计算间期和振幅，无法把P-QRS-T作为一个整体进行识别，另一方面传统心电信号算法作为软件系统嵌入到心电图机当中，很难及时更新和学习前沿心脏病学。AI辅助诊断系统通过大数据平台收集的海量数据训练，可学习到临床医生的经验，不断提高诊断水平。AI技术可提高心电图诊断工作效率，解决基层医疗机构缺乏心电图诊断技术的问题[1]。

心电图AI在训练过程中需要大量经过心电图医生已经确诊的心电图数据，在AI领域称为数据标注。心电图经过标注之后才能用于深度卷积神经网络的训练。但是在训练的过程中发现AI的诊断水平并未随着数据量的增大显著提升，问题在于收集到的心电图并无统一的数据标准规范，导致AI无法准确区分正常和异常心电图。……