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我們自主研發(fā)了基于人工智能的心電分析技術(shù)，該算法曾被成功應(yīng)用于美國(guó)近10萬(wàn)真實(shí)病人，其準(zhǔn)確率顯著高于同類技術(shù)。算法不易受干擾影響，性能隨數(shù)據(jù)量增加會(huì)不斷提升?，F(xiàn)正聯(lián)合科大訊飛、中國(guó)科技大學(xué)附屬第一醫(yī)院進(jìn)行“智慧心電”試點(diǎn)。 我們的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)在于，不同于其他研究中僅使用人工智能技術(shù)判別心跳種類或整段心電圖心律，我們的算法在心電分析的每一個(gè)環(huán)節(jié)均采用人工智能技術(shù)。比如，對(duì)P波和T波的準(zhǔn)確定標(biāo)長(zhǎng)期以來(lái)是心電圖傳統(tǒng)算法難以做到的，而我們通過(guò)AI技術(shù)可很好的解決這一難題。由于臨床上重要的眾多參數(shù)如PR間期、QT間期等依賴于對(duì)P波和T波的準(zhǔn)確定標(biāo)，創(chuàng)新性的解決這一關(guān)鍵問(wèn)題意義很大。同時(shí)，特征質(zhì)量和穩(wěn)健性是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于心電自動(dòng)分析面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，現(xiàn)有技術(shù)中很多時(shí)候由于干擾以及P/QRS/T定標(biāo)不準(zhǔn)而導(dǎo)致特征質(zhì)量較差，從而導(dǎo)致分類算法雖然強(qiáng)大但預(yù)測(cè)性能差。借助于基于AI的心電圖干擾識(shí)別算法和自動(dòng)定標(biāo)算法，我們可很好的解決這一問(wèn)題。我們的技術(shù)是心電分析診斷與人工智能的深度交叉融合，將是人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用拓展的一個(gè)創(chuàng)新示范。借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從海量心電圖數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)各種心電圖特征，創(chuàng)新性的解決傳統(tǒng)的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)靈活度低、普適性差的問(wèn)題。 我們的第一款終端產(chǎn)品目前處于中試階段，并且已獲得強(qiáng)生公司、科大訊飛等小批量試用訂單。我們預(yù)計(jì)五年內(nèi)會(huì)取得四款產(chǎn)品的CFDA醫(yī)療器械注冊(cè)證，并且年銷售額會(huì)達(dá)到1億元左右。 【展開(kāi)】 【收起】