心电图检查临床应用已逾百年，在5G、云、AI、大数据新技术趋势下，华为联合纳龙科技，为心脑血管疾病诊断提供心电云AI自动诊断智能分诊服务，优化采集流程提升诊断效率，全面整合，完善急救体系和慢病筛查管理。

　　本期#∑co时间#,聚焦云架构下的心电诊断服务这一话题，基于心电AI的动态心电分析新理念和实践，及心电领域如何通过数字化转型开展精益医疗，纳龙科技副总经理曾文斌、厦门大学附属心血管病医院急诊科主任王斌、福建医科大学附属第一医院心内科心电图室王长溪、华为云医疗智能体产品总监孟鑫博士进行了精彩的分享和交流。

　　云架构下的心电诊断服务模式创新

　　据纳龙科技副总经理曾文斌介绍，心电诊断发展至今，仍面临诸多挑战，例如基层及二级医院诊断质量无法把控；现有诊断资源利用不足；业务量高发时无法及时调配诊断资源；优质诊断资源未向社会开放，服务范围受限于行政管理范畴等。

　　针对上述难题，纳龙科技提出了相应的业务优化方案：

　　1、统一管理诊断资源：平台化分组管理所有具备诊断资质的医生；

　　2、规范诊断服务流程：检查和诊断分离，各司其职，让诊断资源利用最大化；

　　3、扩大诊断服务类型和范围：拓展动态心电、动态血压业务，向辖区内所有医疗机构提供规范的同质化诊断服务；

　　4、建立质控专家团队：定期对诊断中心及诊断医生做诊断质量评估，持续提升诊断服务质量；

　　5、持续提升诊断质量：业务运维人员通过业务运维后台，根据云化医生工作量和诊断质量统计，定时统计云化医生的绩效，为后续收益分配提供依据。

　　纳龙科技心电云平台解决方案

　　据介绍，纳龙科技心电云平台利用云计算技术，通过在云端搭建数据中心，同时利用大数据、人工智能、云计算等技术和数字化设备，实现区域所有医疗机构的心电检查数据上传和监管，诊断中心提供远程诊断服务，通过数字化转型创新各级医疗机构心电诊疗服务模式，实现远程心电诊断、急救协同、诊断质控、大数据挖掘、决策支持、健康管理等功能，满足各级卫生主管部门、各级医疗机构、第三方健康管理机构、高校、心电从业医生、心血管病患者等的应用需求。

　　在平台服务方面，纳龙科技心电云平台建立了多个云诊断中心，基于心电云平台，实现各级医疗机构个性化需求，统一帐号，分配权限，实现远程诊断，专家会诊等服务。

　　在人工智能方面，心电AI智能数据分析在整个平台的业务中，起到预处理和预警作用，对诊断需求按照危急、阳性、正常先分级，在分级的基础上，针对不同的分级优化业务流程。在筛查中发现的心电异常病患，做到早筛查、早发现、早治疗。

　　在数据中心方面，通过对诊断中心业务多维度分析和报告调度状态的实时监控，实现心电业务监测；结合AI对心电检查结果的统计分析和质量评估，心电质控专家团队可定期对各诊断中心进行质控，形成心电诊断中心诊断术语标准、病种类型诊断标准等，实现心电业务监管，保障业务开展高质量高效率运行。

　　在技术平台创新方面，纳龙科技采用分布式微服务架构、适配多种MQ消息队列、心电数据云端调度、微服务安装包一键部署；在应用层采用负载均衡+弹性伸缩模式，可在服务高峰期自动批量开通服务器并加入服务器集群；数据库采用分布式读写分离架构，大幅提升数据处理效率。

　　在心电AI驱动业务流程方面，采集过程时导联脱落、伪差、接反AI实时提示；采集完成时AI自动预警、危急值提示；诊断过程时AI自动诊断，提供参考。AI质控通过比对AI分析结果和医生诊断结论之间的差异，快速筛选需要专家质控的检查数据，提高心电质控中心定期心电图质量评估工作效率。

　　在全平台的诊断医生应用方面，诊断医生通过电脑登录web网页，无需安装软件即可进行诊断与会诊。移动诊断服务提供手机微信、iPad等多终端、快捷高效的移动诊断创新体验。

　　曾文斌表示：“纳龙科技的愿景是成为全球领先的心电解决方案提供商，守护人类心脏健康。”

　　胸痛中心信息化建设提升区域诊疗服务能力

　　厦门大学附属心血管病医院急诊科主任王斌介绍，据国家心血管病中心组织编撰的《中国心血管病报告2019》显示，心血管病现患人数约2.9亿，心血管病死亡率仍居首位，占居民疾病死亡构成的40%以上。

　　中国心血管病患病率及死亡率仍处于上升阶段，特别是农村近几年来心血管病死亡率持续高于城市。估计每年约350万人死于心血管病，即每天9590人，每小时400人，每10秒钟一人死于心血管病。2017年10月，国家卫计委正式发布关于印发《胸痛中心建设与管理指导原则（试行）》。2019年10月22日，国家卫健委医政医管局授权成立中国胸痛中心联盟，组织全国胸痛中心的建设、认证与质控工作。近年来，全国各地医院胸痛中心建设呈爆发性增长，根据胸痛中心总部的发展规划，2020年将累计完成对1800家胸痛中心医院的认证。

　　随着越来越多的医院加入胸痛中心建设大军中，一方面，胸痛中心体系化建设涉及大量人力和物力，在目前医护人员工作量饱和的情况下，医院没有足够的人力和物力分配到学习和培训上。另一方面，医院在建设过程中缺乏足够的技术支撑，大多数医院只知胸痛中心建设的必要性，却对胸痛中心建设体系中的实际操作和演练，尤其是质量控制在胸痛中心建设过程中的意义的缺少认知。

　　“时间就是心肌，时间就是生命”，针对上述现状，我们要加快胸痛中心信息化建设。胸痛中心信息化建设是未来胸痛中心高质量运行的基础，也是胸痛中心质控工作开展的重要支撑，建设行之有效、功能完备的胸痛中心协同救治信息化系统平台，对于降低数据采集难度、减轻数据填报人员的工作负荷以及规范数据填报质量都有重要意义，也是胸痛中心可持续发展的重要保障。

　　远程心电诊断云平台在胸痛急救中的应用

　　通过建立以胸痛中心为基础的多学科联合诊疗急救管理平台，将过程质量管理落到实处：远程心电诊断云平台助力患者筛查和智能识别，实现胸痛患者早期筛查和预警，打破时间、空间限制，为乡镇卫生院、社区服务中心等基层医疗机构提供常规心电、动态心电、动态血压的云诊断服务。同时远程心电诊断云平台可提升急性胸痛院前救治能力，无缝衔接院前院内，实现院前120急救信息与院内共享。

　　同时，可利用信息技术记录患者诊疗路径，实现急诊科、心内科、心外科、CCU、导管室、手术室、心电图室等其他临床科室的多学科高效协作，完成胸痛救治闭环管理。利用全网时钟同步系统确保全院的各科室时间屏、医护工作PC、服务器/应用系统时钟的自动同步，使得全院的救治在时间上统一。时间自动采集及定位系统采用UWB定位技术，通过给患者佩戴时间采集腕带，自动记录患者到达和离开核心科室的时间，实现患者就医时间轨迹的自动化采集。手术室信息登记系统将详细全面地记录手术的过程信息，包括患者信息、生命体征、术前信息、手术信息、造影信息以及手术过程中重要的时间节点信息，并自动关联该患者胸痛表单。

　　通过对患者诊疗路径的信息化采集，最终形成完整患者档案自动上传至胸痛中心数据填报平台。最终实现致死致残率下降，减轻患者负担，通过这样的数字化转型，有效改善STEMI救治水平。

　　•胸痛AI智能预警，快速识别患者；

　　• “院前-院内-院后”急救一张网；

　　• 精准数据采集，数据完整可溯源；

　　• 档案院内质控，一键上报平台；

　　AI技术重构传统动态心电分析业务

　　与此同时，在2020年，动态心电图分析流程还需要哪些新的理念？福建医科大学附属第一医院心内科心电图室王长溪认为可以从以下三个方面来提高诊断效率和精准度：

　　1）运用人工智能分析，提高准确性与效率；

　　2）全局结合细节，散点图结合模板；

　　3）提升硬件参数指标，智能排除伪差干扰。

　　在现阶段的动态心电分析的过程中，不可避免的会遇到一些病例，软件不能准确识别，人工编辑也特别费时费力，这个时候每一位心电医生都盼望着能有一套智能的动态分析软件能帮助大家减少繁重的人工编辑的过程。

　　可喜的是，随着计算机硬件算力的提升、心电分析算法的改进、以及心电大数据的积累，过去很多需人工费时费力分析的心律失常，现在可以由人工智能高效地自动完成。

　　据王长溪介绍，纳龙科技动态心电人工AI分析实现了全导联分析，无需人工选择分析导联；更准确的心搏识别和形态分类；组合散点图结合形态对间歇性束支阻滞、差异性传导、交界性与室性逸搏等的识别；AI智能标记阵发性房颤、房扑（分析精度能精确到1秒）；P波反混淆区分房早和窦不齐、窦缓和交界性逸搏等；起搏信号的针对性分析；心律失常典型图的智能筛选等诸多突破。

　　华为云助力智能医疗服务

　　据华为云医疗智能体产品总监孟鑫博士介绍，华为医疗智能体（EIHealth）是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组、医疗影像、药物研发三个领域提供专业AI研发平台。

　　在基因组分析方面，提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程固化可执行；在药物研发方面，提供药物研发AI模型，AI算法，药物知识图谱，支撑药企高效研发药物；在医疗影像方面，提供医疗影像大数据的智能标注、难例筛选和自动学习，全面支撑科研机构及医院影像研发；并针对新冠肺炎提供AI辅助诊断、量化分析、3D重建和4D对比等能力。

　　目前，华为医疗智能体（EIHealth）已经拥有众多的成功实践，如：利用端到端的医疗影像AI能力快速可靠的构建出企业级医疗影像AI模型；利用端到端的基因组平台能力快速搭建云端测序分析中心；利用基因组自动建模工具探索胚胎发育的机制；利用加速的GROMACS进行药物分子动力学研究等。更值得一提的是，面对这场新冠肺炎疫情，华为云全球抗疫行动启动，华为医疗智能体向全球开放。

　　在基因组平台方面，提供了数据管理、分析流程管理、知识图谱、分析管理等企业级端到端基因组分析AI建模；在医疗影像平台方面，提供了影像标注服务、Notebook分析服务、AI模型预测服务等企业级端到端医疗影像AI建模；在药物研发平台方面，提供了AI预测服务、Notebook分析服务以及为医院，制药公司，研究机构提供了多种应用场景的企业级端到端药物研发平；在抗病毒服务方面，华为云EIHealth大规模计算机辅助抗病毒药物筛选服务基于华为云AI昇腾集群服务、一站式AI开发与管理平台ModelArts的强劲能力，集成了医药领域众多算法、工具、AI模型和自动化流水线；在EIHealth药物研发方面，“神农项目”是全球首个新冠药物筛选可视化平台；“神农项目”在线平台由华为云联合四家科研单位共同研发，可以辅助医生和研发人员对可能的新冠药物进行评估，可以用作抗病毒药物研发的科普教育网站，向公众普及药物研发的知识。

　　心电图检查临床应用是一个技术门槛高、业务复杂、周期长的过程， AI自动诊断智能分诊服务只是其中一个环节，希望通过AI技术、计算机辅助技术能够帮助加速诊断过程。华为云医疗智能体在病毒基因组计算分析、抗病毒药物研发和抗疫医疗影像分析领域，将提供海量AI算力和算法的强有力支持。

　　华为愿作为医疗健康行业数字化转型的黑土地，与生态伙伴一起提供端到端的产品组合和解决方案，共同推动新技术应用，助力客户打造领先的信息化体系，提升医疗服务能力与水平，为实现“健康中国”目标贡献力量！

来源: IT168 作者：陶然 编辑：陶然