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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)用于美國近10萬真實病人，其準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)量增加會不斷提升。現(xiàn)正聯(lián)合科大訊飛、中國科技大學附屬第一醫(yī)院進行“智慧心電”試點。 我們的技術(shù)創(chuàng)新點在于，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環(huán)節(jié)均采用人工智能技術(shù)。比如，對P波和T波的準確定標長期以來是心電圖傳統(tǒng)算法難以做到的，而我們通過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P波和T波的準確定標，創(chuàng)新性的解決這一關(guān)鍵問題意義很大。同時，特征質(zhì)量和穩(wěn)健性是當前機器學習技術(shù)應(yīng)用于心電自動分析面臨的一個重要挑戰(zhàn)，現(xiàn)有技術(shù)中很多時候由于干擾以及P/QRS/T定標不準而導(dǎo)致特征質(zhì)量較差，從而導(dǎo)致分類算法雖然強大但預(yù)測性能差。借助于基于AI的心電圖干擾識別算法和自動定標算法，我們可很好的解決這一問題。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)學領(lǐng)域應(yīng)用拓展的一個創(chuàng)新示范。借助機器學習技術(shù)從海量心電圖數(shù)據(jù)中自動學習各種心電圖特征，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，并且已獲得強生公司、科大訊飛等小批量試用訂單。我們預(yù)計五年內(nèi)會取得四款產(chǎn)品的CFDA醫(yī)療器械注冊證，并且年銷售額會達到1億元左右。 【展開】 【收起】