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摘要：目的：在医院内搭建AI（Artificial Intelligence人工智能）心电网络系统，对其建设及其应用进行分析和研究。方法：在医院当中构建一个和医院实际情况相符的人工智能心电网络化信息平台。使全院的心电图检查设备与医院的心电图诊断中心的心电工作站实现连接和信息共享，由心电图诊断中统一心进行分析诊断，各個检查点打印检查结果，最后将检查结果进行分析、存储并妥善保管。 结果：通过网络将门诊和病区的终端设备实施无线连接，使之形成一个具有整体性的心电网络信息系统，极大提高我院心电图检测量。结论：在医院内建立人工智能心电网络系统能够非常有效的改善心电临床检查的效果，在保证了工作质量的同时也提高了诊断和工作的效率，提升了医院的信息化、智能化水平。所以其能发挥出十分积极的作用。在今后的全数字化医院建设中，人工智能心电网络领域必将成为未来的主流方向。
关键词：人工智能 ;心电网络;心电诊断
Objective： To build a AI （Artificial Intelligence artificial intelligence） ECG network system in the hospital， and to analyze and study its construction and application. Methods： Build an AI ECG network information platform consistent with the actual situation in the hospital. The ECG inspection equipment and the hospital connected and information sharing， the ECG diagnosis center in ECG diagnosis， the results are analyzed， stored and properly stored. Results： the outpatient and ward terminal equipment wireless connected to form a complete ECG network information system， greatly improve the ECG detection volume of our hospital. Conclusion： The establishment of AI ECG network system in the hospital can effectively improve the effect of ECG clinical examination， improve the efficiency of diagnosis and work， and improve the informatization and intelligence level of the hospital. So it can play a very positive role. In the future construction of all-digital hospital， the field of AI ECG network will surely become the mainstream direction in the future.
[Key words] Artificial intelligence; ECG network; ECG diagnosis
【中图分类号】G250.72 【文献标识码】A 【文章编号】2107-2306（2021）05-137-01
近年来，随着数字化技术的迅猛发展和网络技术的日益成熟，医院信息管理系统得到飞速的发展，将远程（网络）心电图诊断系统应用于临床已成为可能。建设心电网络信息管理系统是数字化医院发展的必然要求，其终结了以往心电网络的“信息孤岛”状态[4]。不仅可为医院节约大量的人力物力，如节省耗材，节能环保，而且因其传输速度快，可及时为临床提供心血管危重患者的心电学资料[1-2]。本研究的主要目的是分析我院心电网络运行效果，对2020年上半年和2021上半年心电数据资料进行回顾性分析，具体情况如下。
1资料与方法
1.1一般资料
选取我院2020年上半年（使用单机操作和传统分析方法）和2021年上半年（使用心电网络AI分析）所收集到的门诊和病区所有的心电图数据资料38569例。
1.2检查方法
1.2.1 运行模式 门诊患者在心电图诊断中心由医生采集心电数据后及时分析诊断;病区由病区医生或护士完成心电数据的采集上传后，由心电图诊断中心医生立即审核诊断后将结果回传至临床科室。
1.2.2 技术支持 在医院的采集及诊断人员均受到专业培训，获得心电图学的专业岗位培训资质。
1.3 观察指标 比较2020年上半年和2021年上半年心电图诊断中心运行的心电图检测量。
1.4 统计学方法 应用SPSS 22.0进行数据分析。计量资料采用均数±标准差（）表示，采用t检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2021年上半年心电图检测量（3277±188）多于2020年上半年（3150±160），差异有统计学意义（P<0.05），如表1。
3 讨论
心电图检查作为最常规的心血管疾病诊断手段，查却一直停留在单机检查，单机打印，手写报告的模式，难以满足基层医院快速、准确确诊急危重症患者的快速确诊的需求[3]。建立心电网络系统心电数据采集后，临床医生立刻经网络得到患者的心电波形信息图文一体的心电报告，及时作出医疗诊断，从而最大限度地缩短了患者的就诊时间，避免人力、物力、财力的浪费，提高了整个医院的运转效率。也是完善电子病历系统的基本要素。
人工智能心电检查网络系统为医院的心电图检查建立了信息化工作平台，是门诊心电图及病房心电图等远程心电图的分析诊断平台，是心电图数字化存储有线与无线传输、信息化共享的理想解决方案。所有心电结果集中存储，临床共享，统计检索全流程的信息化、数字化管理，解决长期困扰医院的心电医生下病房进行心电图检查慢，效率低，不及时，以及心电图纸备份繁琐，调阅困难，不方便查阅的问题。 AI读图相对传统心电算法，准确率和运算速度有巨大优势，相比心电医生同时间内自主读图数量提升，缩短医生读图时间，大幅度提高心电图诊断效率，为心电医生减负，帮助医生更准确、全面地完成诊断。同时实现医院心电图电子信息化，减少使用大量热敏打印纸，只有个别需要打印的患者可通过普通A4纸打印，大大节约成本，优化医疗资源配置为医院建立完整的心电图数据库，实现心电图信息图像全院发布并共享[4]。
鉴于上述，心电网络信息管理系统的引进势在必行[6]。随着医疗数字化、信息化的发展以及心电技术的临床应用日趋完善，心电网络信息管理系统也逐渐走入了各大型医院[7]。远程AI心电图的应用，特别是人机协同的模式将帮助基层医生的心电检查及判读工作，发展前景广阔
参考文献：
[1]胡盛涛，高润霖，刘力生，等，《中国心血管病报告2018》概要【J】.中国循环杂志，2019.34（3）：209-220.
[2]陈立卫.医院心电检查网络系统的应用【J】.医疗装备，2013（9）：13-15
[3]常红恩，戴萌，邹球玲，等.健康体检中心心电图检查和诊断服务新模式探讨【J】.中华健康管理学杂志，2013，7（1）：63-64
[4]肖静，冯海鸣，任志刚，等.基于HIS的心电网络信息系统研究实施【J】.医疗卫生装备.2010，31（1）：76-78
关键词：人工智能 ;心电网络;心电诊断
Objective： To build a AI （Artificial Intelligence artificial intelligence） ECG network system in the hospital， and to analyze and study its construction and application. Methods： Build an AI ECG network information platform consistent with the actual situation in the hospital. The ECG inspection equipment and the hospital connected and information sharing， the ECG diagnosis center in ECG diagnosis， the results are analyzed， stored and properly stored. Results： the outpatient and ward terminal equipment wireless connected to form a complete ECG network information system， greatly improve the ECG detection volume of our hospital. Conclusion： The establishment of AI ECG network system in the hospital can effectively improve the effect of ECG clinical examination， improve the efficiency of diagnosis and work， and improve the informatization and intelligence level of the hospital. So it can play a very positive role. In the future construction of all-digital hospital， the field of AI ECG network will surely become the mainstream direction in the future.
[Key words] Artificial intelligence; ECG network; ECG diagnosis
【中图分类号】G250.72 【文献标识码】A 【文章编号】2107-2306（2021）05-137-01
近年来，随着数字化技术的迅猛发展和网络技术的日益成熟，医院信息管理系统得到飞速的发展，将远程（网络）心电图诊断系统应用于临床已成为可能。建设心电网络信息管理系统是数字化医院发展的必然要求，其终结了以往心电网络的“信息孤岛”状态[4]。不仅可为医院节约大量的人力物力，如节省耗材，节能环保，而且因其传输速度快，可及时为临床提供心血管危重患者的心电学资料[1-2]。本研究的主要目的是分析我院心电网络运行效果，对2020年上半年和2021上半年心电数据资料进行回顾性分析，具体情况如下。
1资料与方法
1.1一般资料
选取我院2020年上半年（使用单机操作和传统分析方法）和2021年上半年（使用心电网络AI分析）所收集到的门诊和病区所有的心电图数据资料38569例。
1.2检查方法
1.2.1 运行模式 门诊患者在心电图诊断中心由医生采集心电数据后及时分析诊断;病区由病区医生或护士完成心电数据的采集上传后，由心电图诊断中心医生立即审核诊断后将结果回传至临床科室。
1.2.2 技术支持 在医院的采集及诊断人员均受到专业培训，获得心电图学的专业岗位培训资质。
1.3 观察指标 比较2020年上半年和2021年上半年心电图诊断中心运行的心电图检测量。
1.4 统计学方法 应用SPSS 22.0进行数据分析。计量资料采用均数±标准差（）表示，采用t检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2021年上半年心电图检测量（3277±188）多于2020年上半年（3150±160），差异有统计学意义（P<0.05），如表1。
3 讨论
心电图检查作为最常规的心血管疾病诊断手段，查却一直停留在单机检查，单机打印，手写报告的模式，难以满足基层医院快速、准确确诊急危重症患者的快速确诊的需求[3]。建立心电网络系统心电数据采集后，临床医生立刻经网络得到患者的心电波形信息图文一体的心电报告，及时作出医疗诊断，从而最大限度地缩短了患者的就诊时间，避免人力、物力、财力的浪费，提高了整个医院的运转效率。也是完善电子病历系统的基本要素。
人工智能心电检查网络系统为医院的心电图检查建立了信息化工作平台，是门诊心电图及病房心电图等远程心电图的分析诊断平台，是心电图数字化存储有线与无线传输、信息化共享的理想解决方案。所有心电结果集中存储，临床共享，统计检索全流程的信息化、数字化管理，解决长期困扰医院的心电医生下病房进行心电图检查慢，效率低，不及时，以及心电图纸备份繁琐，调阅困难，不方便查阅的问题。 AI读图相对传统心电算法，准确率和运算速度有巨大优势，相比心电医生同时间内自主读图数量提升，缩短医生读图时间，大幅度提高心电图诊断效率，为心电医生减负，帮助医生更准确、全面地完成诊断。同时实现医院心电图电子信息化，减少使用大量热敏打印纸，只有个别需要打印的患者可通过普通A4纸打印，大大节约成本，优化医疗资源配置为医院建立完整的心电图数据库，实现心电图信息图像全院发布并共享[4]。
鉴于上述，心电网络信息管理系统的引进势在必行[6]。随着医疗数字化、信息化的发展以及心电技术的临床应用日趋完善，心电网络信息管理系统也逐渐走入了各大型医院[7]。远程AI心电图的应用，特别是人机协同的模式将帮助基层医生的心电检查及判读工作，发展前景广阔
参考文献：
[1]胡盛涛，高润霖，刘力生，等，《中国心血管病报告2018》概要【J】.中国循环杂志，2019.34（3）：209-220.
[2]陈立卫.医院心电检查网络系统的应用【J】.医疗装备，2013（9）：13-15
[3]常红恩，戴萌，邹球玲，等.健康体检中心心电图检查和诊断服务新模式探讨【J】.中华健康管理学杂志，2013，7（1）：63-64
[4]肖静，冯海鸣，任志刚，等.基于HIS的心电网络信息系统研究实施【J】.医疗卫生装备.2010，31（1）：76-78