心電人工智能自動(dòng)分析的現(xiàn)實(shí)需求和關(guān)鍵問(wèn)題

沈仲元

人工智能(artificial intelligence,AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。AI 領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。AI 自誕生以來(lái),理論和技術(shù)日益成熟,成為當(dāng)前科技創(chuàng)新最主要的領(lǐng)域之一。AI 也可以說(shuō)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,使機(jī)器和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類智力處理問(wèn)題,其核心分支包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法具體包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［1］。AI 的要件——算法、算力、數(shù)據(jù)庫(kù),被譽(yù)為AI 的三大基石。在AI 領(lǐng)域,“算法”是根、“智能”是殼,如果沒(méi)有“算法”,“智能”就像傳說(shuō),沒(méi)有靈魂;云計(jì)算是算力,目前大量的服務(wù)器并行運(yùn)算幾乎可以提供無(wú)限的計(jì)算力;數(shù)據(jù)庫(kù)可以是線下的服務(wù)器,也可以是云存儲(chǔ),用來(lái)儲(chǔ)存幾乎無(wú)限量的數(shù)據(jù)信息。關(guān)于這方面眾論繁多,不在此敘。

心電圖分析是AI 自動(dòng)分析運(yùn)用最早和最成功的領(lǐng)域之一［2］。隨著計(jì)算機(jī)、電子技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,心電記錄設(shè)備的制造技術(shù)也在飛速發(fā)展,對(duì)心電圖自動(dòng)分析的要求不斷提高;這方面的工作也取得了很大進(jìn)展,但還不能滿足心血管臨床和國(guó)家全民健康管理的需求。下面就常規(guī)心電圖、動(dòng)態(tài)心電圖、可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程記錄心電圖和心電散點(diǎn)圖在AI 自動(dòng)分析方面的應(yīng)用需求和問(wèn)題提出一些看法。

1 常規(guī)心電圖的人工智能自動(dòng)分析

心電圖機(jī)發(fā)明至今已有100 多年的歷史,其間國(guó)際上對(duì)心電圖機(jī)設(shè)備本身、操作、導(dǎo)聯(lián)體系和診斷早已實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,除了部分疑難心電圖需要人工鑒別外,歐美、日本和中國(guó)生產(chǎn)的心電圖機(jī)的自動(dòng)分析診斷功能已基本能夠滿足臨床的大部分需要。針對(duì)基層和偏遠(yuǎn)地區(qū)專業(yè)技術(shù)人員缺乏的問(wèn)題,遠(yuǎn)程心電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也很成熟［3］,只是在推廣和資金投入方面仍存在問(wèn)題。

常規(guī)心電圖數(shù)據(jù)庫(kù)一般都比較容易建立,國(guó)內(nèi)很多三甲醫(yī)院都可以輕而易舉地?fù)碛袛?shù)百萬(wàn)病例,從而建立起數(shù)據(jù)庫(kù),并且國(guó)內(nèi)也有相應(yīng)的小型心電圖數(shù)據(jù)庫(kù)［4］。但如果要從國(guó)家健康戰(zhàn)略層面或心血管學(xué)科專業(yè)建設(shè)的角度考量,建構(gòu)心電圖數(shù)據(jù)庫(kù)的大平臺(tái)無(wú)疑是一個(gè)大型工程,還需要更多方面的組織和協(xié)調(diào)才能完成［5］。

對(duì)于已積累的大量數(shù)據(jù)和分布在各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的小型心電圖數(shù)據(jù)庫(kù),僅需幾臺(tái)計(jì)算機(jī)就能滿足算力要求。單份常規(guī)心電圖的數(shù)據(jù)量小、圖形質(zhì)量穩(wěn)定,數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的常規(guī)心電圖數(shù)量龐大。針對(duì)這些特點(diǎn),AI自動(dòng)分析算法還有許多重要工作可做。圖像識(shí)別是AI 應(yīng)用最廣泛和最成功的領(lǐng)域之一。在心電圖形方面,ST 段抬高型急性心肌梗死以單體波形為主要特點(diǎn),可以把波形轉(zhuǎn)換成像素圖形并結(jié)合曲線(如頻譜),用AI 機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,建立預(yù)警算法模型。在心律失常研究方面,心電圖是連續(xù)性矢量變化曲線,可以用AI 深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多層非線性運(yùn)算模型,通過(guò)自學(xué)習(xí)找到有效的特征來(lái)建立房顫、心房撲動(dòng)、室速、完全性房室阻滯等惡性心律失常的預(yù)警算法模型。其中,最有價(jià)值的是可以充分利用常規(guī)心電圖數(shù)量大且圖形質(zhì)量穩(wěn)定的特點(diǎn),進(jìn)行AI 的監(jiān)督式學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,為動(dòng)態(tài)心電圖和長(zhǎng)時(shí)程心電圖提供特定的算法模式、類別及特征。這方面的工作盡管已做了不少,但是由于這類算法大多不是開(kāi)源的,因此成果也很少被真正推廣使用。

2 動(dòng)態(tài)心電圖的人工智能自動(dòng)分析

24 h 動(dòng)態(tài)心電圖已廣泛應(yīng)用了60 多年。它可以在24 h 內(nèi)連續(xù)記錄多達(dá)10 萬(wàn)次的心電信號(hào),明顯提高了非持續(xù)性心律失常及短暫性心肌缺血發(fā)作的檢出率,是一般醫(yī)療機(jī)構(gòu)的心電圖室和心血管科室的常規(guī)檢查項(xiàng)目［6］。盡管動(dòng)態(tài)心電圖檢查具有方便、及時(shí)的優(yōu)勢(shì),但其仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足患者的需求。而優(yōu)秀的AI 算法對(duì)減輕心電技術(shù)人員的工作負(fù)擔(dān)、提高分析效率和準(zhǔn)確性有極大的幫助。另外,因農(nóng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)的衛(wèi)生中心缺乏檢查設(shè)備或?qū)I(yè)技術(shù)人員,開(kāi)展動(dòng)態(tài)心電圖檢查困難重重。遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)心電中心在云上通過(guò)AI 自動(dòng)分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生結(jié)果,再由中心專業(yè)人員對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正后出具診斷報(bào)告,返回基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),形成心電診斷的高質(zhì)量閉環(huán)。這也是遠(yuǎn)程心電和健康管理的重要內(nèi)容。

動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)庫(kù)目前主要有三種用途:①為一般動(dòng)態(tài)心電分析軟件的設(shè)計(jì)提供檢驗(yàn)?zāi)０?②用于訓(xùn)練算法,開(kāi)發(fā)更優(yōu)秀的分析軟件;③服務(wù)遠(yuǎn)程心電中心診療和健康管理的需要。除了要求數(shù)量龐大以外,動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)還必須有標(biāo)準(zhǔn)化的格式和存儲(chǔ)路徑,以便于管理和算法軟件的開(kāi)發(fā),最好還要具有權(quán)威性、公共性和開(kāi)放性;有些數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)還需要有正確的標(biāo)注,如美國(guó)心臟協(xié)會(huì)(AHA)和 麻省理工學(xué)院(MIT)的動(dòng)態(tài)心電數(shù)據(jù)庫(kù)。動(dòng)態(tài)心電數(shù)據(jù)是長(zhǎng)時(shí)段、多通道的矢量曲線信號(hào),檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng),數(shù)據(jù)量隨采樣頻率和分辨率的提高呈幾何級(jí)的增長(zhǎng)。由于醫(yī)用電子技術(shù)發(fā)展階段的不同,國(guó)內(nèi)外動(dòng)態(tài)心電圖機(jī)生產(chǎn)廠商的設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達(dá)也不同。雖然國(guó)內(nèi)大醫(yī)院保存的動(dòng)態(tài)心電數(shù)據(jù)量已非常龐大,但仍未形成大數(shù)據(jù)庫(kù)［5］。要建立動(dòng)態(tài)心電公共數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái),不僅需要制定公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和格式,而且還要把各種格式的動(dòng)態(tài)心電數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)格式。這就需要各醫(yī)療機(jī)構(gòu)開(kāi)放數(shù)據(jù),也需要各廠商開(kāi)放各自的數(shù)據(jù)格式,還需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療學(xué)術(shù)部門(mén)通力協(xié)作才有可能完成。

目前,性能較好的計(jì)算機(jī)都能滿足一般醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析數(shù)據(jù)的算力要求。如果遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)心電中心和分布式終端模式需要云端并行計(jì)算,那么就要采用服務(wù)器方式,并根據(jù)終端的數(shù)量和數(shù)據(jù)的流量決定服務(wù)器的數(shù)量,以滿足算力的要求。目前,許多廠商生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)心電圖記錄儀都采用自動(dòng)分析加模板和人工干預(yù)的方式,能基本滿足一般臨床需要。但即便以AHA 和MIT 數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)識(shí)為基準(zhǔn),自動(dòng)分析結(jié)果的準(zhǔn)確符合率達(dá)到99.5%以上,但在實(shí)際應(yīng)用中卻仍不盡如人意。針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)單獨(dú)不變的兩個(gè)導(dǎo)聯(lián)短時(shí)程(30 min)典型數(shù)據(jù)進(jìn)行算法設(shè)計(jì),不能完全適應(yīng)不同人群及在不同狀態(tài)下動(dòng)態(tài)心電的不同特點(diǎn)。這就需要更復(fù)雜的算法設(shè)計(jì),才可能滿足醫(yī)療機(jī)構(gòu)、遠(yuǎn)程心電平臺(tái)和健康管理的動(dòng)態(tài)心電自動(dòng)分析需求。

動(dòng)態(tài)心電圖主要是回顧性的、靜態(tài)的、連續(xù)記錄24 h 的心電數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督、強(qiáng)化、靜態(tài)或動(dòng)態(tài)等各類算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和自動(dòng)識(shí)別歸類,再?gòu)拇罅總€(gè)體中提取和總結(jié),能夠研發(fā)出優(yōu)秀的動(dòng)態(tài)心電AI 分析軟件,以滿足遠(yuǎn)程心電和健康管理的動(dòng)態(tài)心電自動(dòng)分析需求。目前國(guó)內(nèi)外動(dòng)態(tài)心電分析算法的相關(guān)論文和報(bào)道很少有開(kāi)源的,無(wú)法共享;商業(yè)行為又涉及資金投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、商業(yè)模式等問(wèn)題。所以,要產(chǎn)生基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)心電AI 自動(dòng)分析算法,除了數(shù)據(jù)庫(kù)和算法要具有權(quán)威性以外,還要能共享、能開(kāi)放、能移植。這同樣有賴于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療學(xué)術(shù)部門(mén)和行政部門(mén)、科技公司的通力協(xié)作。

3 可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程記錄心電圖的人工智能自動(dòng)分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和電子技術(shù)的飛速發(fā)展,可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程心電記錄設(shè)備已然興起。長(zhǎng)時(shí)程貼片式心電記錄設(shè)備采用了近幾年國(guó)際和國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)的一種無(wú)導(dǎo)線遠(yuǎn)程心電新技術(shù),只要將這種重量很輕的微型心電圖記錄裝置貼在人體胸部皮膚上,就可以記錄數(shù)天甚至更長(zhǎng)時(shí)間的心電圖信息,并可隨時(shí)通過(guò)遠(yuǎn)程信息技術(shù),將采集和儲(chǔ)存的心電信息發(fā)送到指定的心電信息分析中心［7］。長(zhǎng)時(shí)程貼片式心電圖記錄設(shè)備使用方便、心電信息量龐大,是動(dòng)態(tài)心電圖機(jī)的有力競(jìng)爭(zhēng)者［8］。該技術(shù)已在發(fā)達(dá)國(guó)家廣泛應(yīng)用,并受到各類資本的追捧。長(zhǎng)時(shí)程貼片式心電設(shè)備無(wú)論是產(chǎn)品本身的價(jià)格,還是使用價(jià)格都已開(kāi)始具有明顯競(jìng)爭(zhēng)力,甚至被認(rèn)為將與家庭電子血壓計(jì)、血糖測(cè)試儀共同成為家庭或個(gè)人的保健產(chǎn)品。該產(chǎn)品具有以下明顯優(yōu)勢(shì):①操作簡(jiǎn)單,操作人員無(wú)須接受系統(tǒng)化培訓(xùn);②能有效捕捉嚴(yán)重危害人體健康的陣發(fā)性短陣心律失常,如房顫、惡性室性搏動(dòng)等;③臨床上可對(duì)心臟射頻消融和支架安裝等手術(shù)后的心血管事件進(jìn)行跟蹤、對(duì)特殊疾病藥物治療后的效果進(jìn)行跟蹤觀察與反饋;④解決了目前國(guó)內(nèi)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),包括鄉(xiāng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏動(dòng)態(tài)心電設(shè)備,尤其缺乏專業(yè)技術(shù)人員的問(wèn)題;⑤適應(yīng)老齡化健康管理的需要;⑥適用于運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)、特殊工種人員體檢、健康體檢、旅行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等其他領(lǐng)域。

可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)測(cè)設(shè)備是心電領(lǐng)域的重要?jiǎng)?chuàng)新科技成果,具有發(fā)展快、應(yīng)用廣、數(shù)據(jù)量大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)。但它的AI 自動(dòng)分析算法還在起步階段,遠(yuǎn)沒(méi)有跟上發(fā)展的需要,今后在這方面仍有大量工作要做。

由于這類監(jiān)測(cè)設(shè)備往往是建立在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的,因此需要采用瀏覽器模式和平臺(tái),構(gòu)建云端服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù),并與分布式遠(yuǎn)程心電中心的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理模式相結(jié)合,采用客戶端B/S 數(shù)據(jù)流模式。隨著用戶端的增多,算力要求相應(yīng)提高,需要多個(gè)服務(wù)器并行運(yùn)算。界面、架構(gòu)、運(yùn)算程序等需要由不同的軟件工程師編寫(xiě),這有賴于信息技術(shù)行業(yè)的專業(yè)人員和技術(shù)公司才能完成。對(duì)于云端各種服務(wù)器的維護(hù)和管理,醫(yī)療機(jī)構(gòu)通常很難單獨(dú)承擔(dān),需要借助于社會(huì)和企業(yè)資源的支持。在可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)測(cè)設(shè)備的實(shí)際應(yīng)用中,除了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化以外,還涉及數(shù)據(jù)的隱私權(quán)和所有權(quán)等其他很多問(wèn)題;如果采用移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),還涉及國(guó)家的規(guī)范和政策、安全要求、法律邊界等問(wèn)題。為了順應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、滿足醫(yī)療健康需求,不少醫(yī)療機(jī)構(gòu)、行政機(jī)構(gòu)及科技公司正在該領(lǐng)域密切合作,在技術(shù)應(yīng)用、運(yùn)行模式等方面努力探索。

可穿戴式長(zhǎng)時(shí)程心電監(jiān)測(cè)設(shè)備應(yīng)用中最突出的是算法問(wèn)題。心電信息的長(zhǎng)時(shí)程和信息質(zhì)量的不穩(wěn)定對(duì)AI 算法提出了更高要求。這主要表現(xiàn)為以下方面:①人體心臟位置和電極安放部位的差異引起心電電壓低,體位變化引起心電圖形態(tài)變化;②連續(xù)數(shù)天的長(zhǎng)時(shí)程監(jiān)測(cè)對(duì)電極片的性能和如何減少偽跡提出了更高要求;③采用移動(dòng)通信作為數(shù)據(jù)傳輸方法,信號(hào)發(fā)送和接收的過(guò)程會(huì)對(duì)心電信號(hào)的質(zhì)量和連續(xù)性產(chǎn)生明顯的影響;④最常見(jiàn)的長(zhǎng)程單導(dǎo)聯(lián)記錄設(shè)備無(wú)其他導(dǎo)聯(lián)供分析參考;⑤運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性要求高(有時(shí)需要提供實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)心電分析報(bào)告)。

影像、檢驗(yàn)等其他醫(yī)療信息基本上屬于靜態(tài)像素?cái)?shù)據(jù),而心電信號(hào)是矢量信號(hào),記錄時(shí)間長(zhǎng)且數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化大、維度多、隨機(jī)偽跡多,加之可獲得的開(kāi)源資源極少,這些因素增加了長(zhǎng)時(shí)程單導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)AI算法的開(kāi)發(fā)難度。心電信息的AI 算法研究需要醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科的合作,尤其是當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)和AI 技術(shù)發(fā)展日新月異,派生的各種細(xì)分算法層出不窮,而這些算法的正確性、可讀性和有效性仍有待臨床檢驗(yàn)。

4 心電散點(diǎn)圖人工智能自動(dòng)分析

心電散點(diǎn)圖是分析長(zhǎng)時(shí)程心電圖的有力工具,尤其是對(duì)心律失常的快速和準(zhǔn)確診斷起了很重要的作用。散點(diǎn)圖的形態(tài)特點(diǎn)描述往往是由心電生理和心電圖形特征相互印證、經(jīng)推演過(guò)程之后產(chǎn)生的,如室早和室內(nèi)差異性傳導(dǎo)的鑒別診斷,室性并行心律、房顫伴雙徑路等復(fù)雜心律失常的識(shí)別等［9］。今后,散點(diǎn)圖的應(yīng)用也將對(duì)更多復(fù)雜心律失常的診斷發(fā)揮不可忽視的作用［10］。

心電散點(diǎn)圖AI 分析有如下3 個(gè)特點(diǎn):①只需一定長(zhǎng)度的連續(xù)記錄心電圖就能進(jìn)行散點(diǎn)圖分析,而無(wú)須顧及心電設(shè)備的各種參數(shù)指標(biāo)和導(dǎo)聯(lián)連接方法。②散點(diǎn)圖目前已形成比較一致的表達(dá)方法和格式,只要通過(guò)已被正確識(shí)別和標(biāo)注的RR 間期及統(tǒng)一的表達(dá)格式文件,就可以便捷地實(shí)現(xiàn)不同主體之間的數(shù)據(jù)交換、算法共享、結(jié)果共享,而無(wú)須強(qiáng)大的算力或龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的支持。③散點(diǎn)圖本質(zhì)上是由連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成的圖像模式,而圖像識(shí)別是目前AI 識(shí)別的強(qiáng)項(xiàng)。通過(guò)專業(yè)人員編寫(xiě)AI 程序進(jìn)行學(xué)習(xí)檢驗(yàn),不同類型心律失常的散點(diǎn)圖特點(diǎn)可以隨著數(shù)據(jù)量的累加而不斷顯現(xiàn),算法得以持續(xù)完善,散點(diǎn)圖的特征類型與心電診斷不斷契合,從而使散點(diǎn)圖診斷的準(zhǔn)確性、易行性和快速性更為凸顯。然而,散點(diǎn)圖在臨床應(yīng)用中也存在缺陷,例如,在相同頻率的窄QRS 節(jié)律中,其無(wú)法區(qū)分心律失常的性質(zhì),對(duì)心肌缺血的診斷幫助不大。

5 結(jié)語(yǔ)

對(duì)于常規(guī)心電圖、動(dòng)態(tài)心電圖、長(zhǎng)時(shí)程心電圖和心電散點(diǎn)圖等心電數(shù)據(jù)的AI 自動(dòng)分析,是心電學(xué)界跟進(jìn)AI 和大數(shù)據(jù)時(shí)代,開(kāi)展科學(xué)探索和不斷解決心電臨床應(yīng)用及健康管理問(wèn)題的時(shí)代要求。目前,在心電AI 自動(dòng)分析數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)中存在的主要問(wèn)題如下:①算法誰(shuí)來(lái)做? 生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)交叉學(xué)科人員與醫(yī)療專業(yè)人員的知識(shí)分離,需要進(jìn)一步加以整合、協(xié)作與磨合。②數(shù)據(jù)庫(kù)誰(shuí)來(lái)建? 作為一個(gè)學(xué)科建立的數(shù)據(jù)庫(kù)大平臺(tái),要有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn),真正做到可開(kāi)放、可升級(jí)、可維護(hù),同時(shí),也要明確數(shù)據(jù)使用權(quán)和開(kāi)放權(quán)、個(gè)人隱私信息保護(hù)界限等關(guān)鍵性問(wèn)題。③成果歸誰(shuí)? 心電AI 算法的編寫(xiě)、云端算力和數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)的建立,可以是醫(yī)療或行政機(jī)構(gòu)的公益行為,也可以是科技公司或資本介入的商業(yè)行為。知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬是需要探索和解決的重要問(wèn)題。④法律法規(guī)問(wèn)題?；ヂ?lián)網(wǎng)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)公共平臺(tái)在進(jìn)行心電信號(hào)傳輸記錄過(guò)程中有不可控的、難以預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn),需要借助法規(guī)加以明確;心電設(shè)備自動(dòng)分析診斷的檢測(cè)、監(jiān)測(cè)、監(jiān)護(hù)功能概念需要界定清晰;健康管理和醫(yī)療診斷解讀的界限、法規(guī)和政策邊界需要完善等。

要有效解決心電AI 算法的研發(fā)及心電自動(dòng)分析推廣中面臨的諸多難題,不僅需要業(yè)內(nèi)專家凝聚共識(shí),而且需要相應(yīng)的政府部門(mén)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)主導(dǎo),也需要科技公司介入、心電專業(yè)機(jī)構(gòu)組織協(xié)作等?？上驳氖?這些問(wèn)題已經(jīng)引起了心電學(xué)界的重視,也有越來(lái)越多的部門(mén)和科技公司參加進(jìn)來(lái),取得了很多的經(jīng)驗(yàn)。全國(guó)政協(xié)委員、中國(guó)科學(xué)院院士葛均波在今年3月召開(kāi)的全國(guó)政協(xié)十三屆四次會(huì)議上提出的遠(yuǎn)程心電六條措施的落實(shí),將為心電信息AI 分析的發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇,也將為本文提出的一些關(guān)鍵問(wèn)題的解決帶來(lái)積極的影響。