基于人工智能的心电图自动分析方法探索

1 引言

心血管疾病是全球范围内的高发疾病，早期发现和干预对于降低病死率具有重要意义。心电图作为一种无创、便捷的心脏电活动监测手段，被广泛应用于临床诊断。然而，传统心电图分析依赖医生经验，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素影响，尤其在长时段、多导联数据分析中容易出现漏诊或误诊。近年来，人工智能技术的发展为心电图自动分析提供了新的方法和工具。通过机器学习和深度学习算法，系统能够从大量心电图数据中自动提取特征、识别异常波形，实现心律失常及其他心脏疾病的快速筛查。

2 心电图基础与人工智能技术

2.1 心电图信号特点与类型

心电图（ECG）是反映心脏电活动的重要生理信号，能够准确记录心肌的电生理变化。其波形主要包括 P 波、QRS 波群和 T 波，每一部分对应心脏不同的电活动过程。通过分析这些波形的幅度、时限及形态特征，医生可以判断心律失常、心肌缺血、心肌梗死等多种心脏疾病。心电图信号具有低幅度、易受噪声干扰、个体差异大的特点，因此在临床诊断中对信号的采集质量和处理方法要求较高。现代心电图不仅包括静态心电图，还扩展到动态心电图（Holter 监测）和可穿戴设备采集的长时段心电数据，为疾病预测和长期监测提供了丰富的数据来源。

2.2 人工智能概述与技术分类

人工智能（AI）作为一类能够模拟人类智能进行学习、推理和判断的技术手段，近年来在医疗领域得到广泛应用。AI 技术主要包括传统机器学习和深度学习两大类。机器学习方法如支持向量机、决策树和随机森林，依赖人工提取特征，对数据量要求相对较低，适合早期心电图分析研究；深度学习方法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）则能够自动从原始数据中提取特征，处理复杂模式识别问题，在大规模心电图数据分析中表现出优异的性能。AI 技术的发展为心电图自动分析提供了强大的算法支撑，使得心脏疾病早期筛查和智能诊断成为可能。

2.3AI 在医疗信号处理中的应用

在医疗信号处理领域，AI 方法已逐步应用于心电图的降噪、特征提取、异常检测和分类识别等环节。通过深度学习模型，系统能够自动识别心律失常类型、判断ST 段变化甚至预测心脏事件风险。AI 还可以结合移动设备和云端平台，实现远程心电监测和实时诊断，提高医疗服务的效率与覆盖面。同时，AI 在心电图分析中也面临数据标注不足、模型泛化能力有限和临床验证难度大等挑战，但其在自动化、智能化和精准化诊疗方面的潜力已被广泛认可，为心血管疾病的早期干预和长期管理提供了新的技术路径。

3 心电图自动分析方法

3.1 数据预处理与特征提取

心电图信号在采集过程中容易受到工频干扰、肌电噪声和基线漂移等影响，因此数据预处理是自动分析的基础环节。常用的预处理方法包括滤波、去噪和基线校正等，以提高信号质量和分析准确性。在特征提取方面，传统方法主要关注时间域、频域和时频域特征，例如RR 间期、QRS 波宽度、心率变异性以及小波变换系数等。这些特征能够有效反映心脏电活动的规律性和异常模式，为后续的分类和诊断提供可靠依据。此外，特征选择技术如主成分分析（PCA）、互信息和相关系数分析等也常用于降低特征维度，减少冗余信息，提高模型的计算效率和泛化能力。

3.2 机器学习方法

机器学习方法在心电图自动分析中应用广泛，主要包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、k 近邻（k-NN）和朴素贝叶斯等。这些方法依赖人工提取的特征进行训练，通过分类器学习心电图信号中正常与异常模式的差异。机器学习方法的优势在于训练速度快、模型结构简单，适合中小规模数据集。但其缺点也较明显：对特征提取依赖强，无法自动发现深层次的非线性规律，且在处理复杂心律失常、多导联长时段心电图数据时容易受到性能限制。为克服这些问题，研究者常结合特征工程和集成学习策略，以提高模型的分类准确率和稳定性。

3.3 深度学习方法

深度学习方法通过多层神经网络自动从原始心电图信号中学习特征，显著减少了人工干预。卷积神经网络（CNN）可提取局部空间特征，识别心电图波形的微小变化；循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）擅长处理时序信号，能够捕捉心电图的时间依赖关系。这类方法在大规模心电图数据分析中表现出高准确率，尤其在复杂心律失常分类、多导联信号分析和异常检测方面优势明显。深度学习还可以结合注意力机制、自监督学习和迁移学习，进一步提升模型对罕见心脏事件的识别能力和泛化能力。

3.4 方法比较与适用场景

在实际应用中，机器学习和深度学习方法各有优势。机器学习适合特征清晰、数据量有限的场景，模型可解释性强，便于临床医生理解分析结果；深度学习适合大规模、复杂心电图数据处理，尤其适用于多导联长时段监测和自动化诊断系统。对于高风险患者的实时监测或心律失常筛查，深度学习方法可提供快速、准确的分析；而在资源受限或临床条件有限的环境中，机器学习方法仍具有一定实用性。综合来看，结合两者优势的混合方法和多模型集成策略正成为心电图自动分析研究的主要趋势，以实现更高效、可靠和可解释的心脏疾病智能诊断。

4 系统实现与应用

4.1 数据集构建与标注

心电图自动分析系统的实现首先依赖高质量的数据集。数据集的构建包括采集多导联心电图信号、整理患者基本信息以及收集临床诊断结果。为了保证模型训练的准确性，心电图数据通常需要经过专业医师的标注，包括心律类型、异常波形位置及疾病分类等。此外，数据预处理和标准化处理也是必要步骤，可消除噪声和信号偏差，使不同来源的数据在统一标准下进行训练，提高模型的泛化能力和稳定性。

4.2 自动分析系统设计

自动分析系统的设计通常包括数据输入模块、信号处理模块、特征提取或深度学习模型模块以及结果输出模块。系统能够实时接收心电图信号，进行预处理、特征提取和分类识别，实现心律失常、ST 段变化等异常检测。深度学习方法的引入使系统可以从原始信号中自动学习关键特征，减少人工干预。同时，系统设计还需考虑用户界面友好性、数据存储与管理、安全性以及与临床信息系统的兼容性，以满足医院日常应用需求。

4.3 临床应用与效果评估

在临床应用中，自动分析系统可辅助医生进行心电图诊断，提高诊断效率和准确性，尤其适用于长时段监测和大样本筛查。系统效果评估通常通过敏感性、特异性、准确率及F1 值等指标进行，同时结合医生复核结果进行验证。实践表明，AI 辅助分析不仅能够减少漏诊和误诊，还能为患者提供个性化的健康监测方案。然而，系统在不同设备、不同人群和异常类型上的适用性仍需不断优化，以保证在临床环境中的可靠性和安全性。

总结：

基于人工智能的心电图自动分析方法通过结合机器学习和深度学习技术，实现了心电图信号的自动预处理、特征提取和异常检测。机器学习方法适合中小规模数据和明确特征的分析场景，具有模型简单、可解释性强的优势；深度学习方法能够从原始信号中自动学习复杂特征，在大规模多导联心电图数据分析中表现出高准确率和鲁棒性。系统实现包括高质量数据集构建、标注、模型训练及临床应用，能够辅助医生提高诊断效率和准确性，同时为远程监测和智能健康管理提供技术支撑。未来，结合多模型集成和优化算法，心电图自动分析系统将在心血管疾病早期筛查和个性化医疗中发挥更大作用。

参考文献：

[1]乐普(北京)医疗器械股份有限公司. 基于人工智能自学习的心电图自动分析方法和装置:CN201711203259.6[P]. 2020-04-24.

[2]乐普(北京)医疗器械股份有限公司. 基于人工智能自学习的心电图自动分析方法和装置:CN201711203259.6[P]. 2018-03-27.