人工智能心电图诊断冠心病阐述

人工智能心电图诊断冠心病阐述

张询  ,许敏（通讯作者）

广安市人民医院   心血管内科 , 四川 广安  638400

摘要：心电图在血管疾病的诊断中有着非常重要的价值，但是在心电图诊断过程中，对临床诊断医师的专业知识基础跟临床经验有着非常高的要求，并且容易发生漏诊或者误诊的情况。近年来人工智能技术得到了迅速的发展，通过将人工智能技术应用到心电图诊断领域中，还可以促进心电图诊断疾病的可靠性跟准确性进一步提高，对患者的临床诊治工作也有着积极意义，本文主要就人工智能心电图在冠心病诊断中的应用进行了阐述。

关键词：人工智能；心电图；冠心病

心电图作为临床上冠心病的一种重要诊断方法，其主要是通过放置在体表特定位置的电极进行心脏电活动的记录，还有着无创、经济以及便捷的应用优势。在冠心病诊断期间，诊断医师需要进行心电图的及时跟准确判读，但是因为不同冠心病患者其冠脉病变的性质、程度以及部位存在有一定差异性，也就需要医师能够拥有扎实的专业基础知识以及丰富的临床及经验，才能够实现对冠心病的准确诊断。但是在人工读图的识别模式中，对于心电图中一些复杂而且细微的异常情况难以进行有效捕捉，因此在临床应用期间依旧有着比较高的误诊率。通过人工智能技术的应用，能够帮助医生进行心电图有效诊断，对于患者心电图中的细微异常也能够及时发现与诊断，对于冠心病患者诊断准确率的提高也有着重要意义。

1 人工智能心电图概述

人工智能技术作为近年来新兴起的一种计算机技术手段，其在医疗领域中也获得了良好的应用效果。通过将人工智能算法应用到心电图分析过程中，可以辅助医生们开展各项临床诊断、鉴别诊断以及临床决策等活动，促进心电图分析的准确性跟工作效率进一步提高，因此能够很好的满足冠心病患者的临床诊断需求。机器学习作为人工智能的重要实现方式，其可以通过实现样本数据不断重复等方式，对其中的隐藏规律进行识别与护理应用。深度学习作为机器学习的重要方向，其能够通过构建多层神经网络的方式，进行相关知识的学习，来更好的参与到冠心病患者的心电图诊断中。在人工智能心电图技术应用期间，其主要是通过以数字化格式存储的心电图数作为人工智能开展学习的深度样本，通过对应的人工智能算法，就心电图识别过程中的分析能力进一步提高，对于心电图中人眼难以察觉的细微异常也能够起到良好的识别效果，促使心电图在冠心病中的诊断价值最大化。

2 人工智能心电图在冠心病的具体应用

2.1 心肌梗死的识别

在通过人工智能心电图进行心肌梗死的识别时，需要先进行人工智能识别模型的建立。通过有噪声跟无噪声的心电图分别进行一个CNN模型的训练跟验证，在后续心肌梗死的诊断过程中有着非常高的诊断准确性。通过增加卷积层的数量以及与其他算法进行结合的方式，还能够进一步提高心肌梗死诊断的工作效能，在通过心电图进行心肌梗死诊断时，其敏感性以及特异性均能够提高在99.00%以上。

除了直接在心电图内进行波形特征的提取之外，在人工智能心电图技术的应用过程中，还可以尝试着将其他的数据处理方法应用其中，通过将时间以及空间等因素都纳入到人工智能算法中的方式，还能够降低外界因素对临床诊断造成的干扰。比如在2018年COSTA等研究人员就将滤除干扰之后的290份标准12导联心电图转化为了心电向量图数据，随后通过空间重构的方式来进行心脏电活性顺序相关变化参数的明确，对于心肌梗死检测敏感性葛根特异性的提高也有着积极意义。

2.2 急性冠脉综合征的识别

急性冠脉综合征作为心血管内科的常见急症类型，如果没有对患者病情进行及时的识别跟治疗，还可能会诱发猝死等严重事件发生。心电图在急性冠脉综合征的临床诊断中有着重要价值，该类患者的心电图可能会出现T波倒置、ST段抬高以及病理性Q波等多种特异性改变，部分患者的心电图异常情况比较细微，在人工读图模式中也就容易出现诊断差错问题，对患者的后续治疗造成较大影响。在应用人工智能心电图进行临床诊断时，可以在基于深度学习基础上进行人工智能诊断模型的建立，对于急性冠脉综合征也能够起到良好的诊断效果。此外在基于人工智能诊断模型基础上进行报警系统的建立，可以在心电图自动上传到诊断系统的10s内进行风险评估，该诊断模型可以在结合了患者的病史、心电图演变更新等内容基础上，及时进行高风险患者的识别，随后将报警信息发送给相关的主治医师，从而为患者的临床处置提供良好的支撑，让急性冠脉综合征患者得到及时针对性的治疗。

2.3 慢性冠脉综合征的评估

在应用心电图进行慢性冠脉综合征的临床诊断期间，还可以通过CNN技术手段、深度神经网络系统以及多种算法来进行智能化诊断模型的建立，还能够实现对慢性冠脉综合征的准确判读。近年来针对慢性冠脉综合征的临床诊断跟病变严重程度的智能化诊断研究力度不断加大，在临床研究中，通过结合标准10导联心电图、病史以及辅助检查结果等基础上，来进行智能诊断模型的构建时，其还能够通过心电图实现对慢性冠脉综合征病情变化情况的准确评估，对于该类疾病主要累及的冠脉分支情况也能够起到良好的识别效果。通过CNN算法来对慢性冠脉综合征患者进行心电图特征的提取跟学习之后，在通过对多种模型进行测试的方式，发现该智能化诊断技术还能够对冠心病患者主要分支的狭窄程度起到良好的诊断跟识别效果，对于患者的临床治疗也能够提供良好的参考依据。

结束语

综上所述，随着人们生活模式跟饮食习惯的转变，冠心病的发病率也得到了一定程度的增加。心电图作为诊断与识别冠心病的重要方法，通过人工智能心电图诊断方法的应用，还能够对传统人工心电图诊断中存在的问题起到良好的解决效果，促进诊断工作的开展质量与开展效率进一步提高。这也就需要加强对人工智能心电图诊断技术的研究力度，为冠心病患者们提供更加优质的临床诊断服务。

参考文献

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