一种用于心电数据的AI智能分析方法及系统

技术领域

本申请涉及智能分析技术领域，并且更具体地，涉及一种用于心电数据的AI智能分析方法及系统。

背景技术

心电数据是反映人体心脏活动的重要指标，是评估心脏健康和诊断心脏疾病的重要数据来源。然而，传统的心电数据分析方法需要专业医生进行解读，且效率存在一定限制。因此，期待一种优化的用于心电数据的分析方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于心电数据的AI智能分析方法及系统，其获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及，基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。这样，可以提供自动化、高效、准确的心电状态判断，辅助医生进行诊断和决策，为患者的心脏健康管理和疾病预防提供有益的支持。

第一方面，提供了一种用于心电数据的AI智能分析方法，其包括：

获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；

从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；

将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及

基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。

第二方面，提供了一种用于心电数据的AI智能分析系统，其包括：

心电数据获取模块，用于获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；

输入向量提取模块，用于从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；

跨模态融合模块，用于将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及

心电状态判断模块，用于基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的流程图。

图2为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的架构示意图。

图3为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析系统的框图。

图4为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的场景示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。

在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一第二第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一第二第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一第二第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

心电数据是通过心电图(Electrocardiogram，简称ECG)记录的一种生理信号，用于反映人体心脏的电活动。心电图是通过将电极贴附在人体皮肤上，测量心脏产生的电信号而得到的。心脏是一个由心肌组织构成的肌肉器官，通过心脏的收缩和舒张来推动血液在体内循环，心脏的电活动是由心脏中的起搏细胞和传导组织产生的，这些电信号可以在体表上被检测到并记录下来。心电图记录了心脏电活动在时间上的变化，可以提供关于心脏节律、传导情况以及心脏肌肉的功能状态等信息。

心电图通常由多个导联记录，常见的导联方式包括三导联(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ导联)、六导联(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、aVR、aVL、aVF导联)以及十二导联等，每个导联记录了心脏电信号在不同位置的变化情况，从而提供了对心脏电活动的更全面的了解。心电数据在临床医学中具有广泛的应用，包括但不限于以下方面：评估心脏健康，心电图可以用来评估心脏的节律、传导和收缩功能，帮助医生判断心脏是否正常工作；诊断心脏疾病，心电图可以用于诊断各种心脏疾病，如心律失常、心肌缺血、心肌梗死等；监测治疗效果，心电图可以用于监测心脏疾病患者接受治疗后的效果，如心脏起搏器或药物治疗的效果；研究心脏病理生理学，心电数据可以为研究心脏病理生理学提供重要的数据来源，帮助科学家深入了解心脏疾病的发生机制。

传统的心电数据分析方法是基于医生的专业知识和经验进行解读和诊断的过程。在进行心电数据分析之前，需要将电极贴附在患者的身体上，通常是在胸部、手臂和腿部等位置，这些电极会记录心脏产生的电信号，形成心电图。心电图记录的信号可能受到各种干扰，如肌肉运动、电源干扰和呼吸运动等，因此，在进行分析之前，需要对数据进行预处理，包括滤波、去除噪声和基线漂移等。在预处理完成后，医生会对心电图的波形进行分析。常见的波形包括P波、QRS波群和T波，它们代表了心脏的不同电活动阶段，医生会检查这些波形的形状、幅度、间期等特征，以评估心脏的节律和传导情况。心律分析是评估心脏节律是否正常的重要步骤，医生会检查心电图中R-R间期(两个R波之间的时间间隔)的变化，以确定心律的稳定性和规律性，不规则的心律可能表明心律失常的存在。根据心电图的分析结果，医生会进行诊断和制作报告，他们会判断是否存在心脏疾病，如心肌缺血、心肌梗死、心律失常等，并提供治疗建议。

传统心电数据分析方法的主要优点是依赖医生的专业知识和经验，能够提供准确的诊断结果。然而，这种方法存在一些限制：心电图的解读受到医生主观判断的影响，不同医生可能会有不同的解读结果。传统的心电数据分析需要医生花费较长时间进行波形分析和诊断，限制了分析的效率。准确解读心电图需要医生具备专业的知识和经验，对于非专业人士来说较为困难。人为错误在传统心电数据分析中可能存在，如疲劳、注意力不集中等因素可能导致错误的解读。

尽管传统的心电数据分析方法存在一些限制，但它仍然是临床诊断中常用的方法。近年来，随着人工智能和机器学习的发展，自动化的心电数据分析工具逐渐出现，有望提高分析效率和准确性，减轻医生的工作负担。

图1为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的流程图。图2为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的架构示意图。如图1和图2所示，所述用于心电数据的AI智能分析方法，包括：110，获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；120，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；130，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及，140，基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。

在所述步骤110中，获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据。确保心电监测设备的正确使用和放置，以获得准确的心电数据，同时，注意设备的信号质量和稳定性，以避免干扰和噪声的影响。通过获取被分析对象的心电数据，可以提供基础数据用于后续的心电分析和诊断，心电数据是评估心脏功能和可能存在的心脏疾病的重要依据。

在所述步骤120中，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量。选择适当的心电统计特征元，如心率、R-R间期变异性、ST段变化等，确保特征提取过程准确可靠，并考虑到数据的时域和频域特性。心电统计特征元提供了对心电数据的定量描述，可以捕捉心电信号的重要特征，这些特征元可以用于建立模型、分类和评估心电状态，为后续的心电分析提供有用的信息。

在所述步骤130中，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量。跨模态融合是将心电数据和心电统计特征元输入向量结合起来，以获得更全面和综合的特征表示，在融合过程中，选择适当的方法，如特征拼接、加权融合等，以确保融合结果的有效性和表达能力。跨模态融合可以提供更丰富的特征表达，结合了原始的心电数据和从中提取的统计特征元，有助于提高心电数据的表示能力和信息丰富度，为后续的心电状态分析和识别提供更准确和全面的特征向量。

在所述步骤140中，基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。在基于心电筛选语义特征向量进行心电状态判断时，建立合适的模型或算法，这可能涉及训练机器学习模型、使用分类算法或与已知心电状态进行比较等。通过基于心电筛选语义特征向量进行心电状态判断，可以自动化地识别心电图中的异常情况，如心律失常、心肌缺血等，有助于提高心电数据分析的效率和准确性，并为医生提供辅助决策的工具。

通过上述步骤，正确采集心电数据、提取适当的心电特征元、跨模态融合特征向量以及基于特征向量进行心电状态判断，可以提高心电数据分析的准确性、效率和自动化水平，为心脏健康评估和疾病诊断提供有力支持。

AI在医学数据分析上的应用非常广泛，比如医学图像的识别、医学文献的检索、医学知识的挖掘、医疗决策的辅助等。AI可以结合大数据、云计算、物联网等技术，对医学数据进行多维、多源、多模态的分析，帮助医生获取更全面、更深入、更个性化的医学信息，提高诊疗效率。AI技术的发展，为优化心电数据的分析提供了一种新的思路。

基于此，本申请的技术构思是利用AI智能分析手段，对心电数据进行多模态分析与特征提取，以此来辅助判断被分析对象的心电状态是否存在异常。AI智能分析手段可以自动处理大量的心电数据，并从中提取关键的特征，相比传统的手动分析方法，AI可以大大提高分析的效率，节省医生的时间和精力。AI可以同时从心电数据的不同模态中提取特征，包括原始的心电波形、频域特征、时域特征等，这种多模态分析可以提供更全面、多角度的特征描述，捕捉心电信号中的丰富信息。AI在特征提取方面具有出色的能力，可以自动学习和提取心电数据中的复杂特征，通过深度学习等技术，AI模型可以发现隐藏在数据中的模式和规律，提取准确且具有判别性的特征。AI可以处理大规模的心电数据集，从中学习心电状态的模式和规律，通过分析大量的数据，AI模型可以建立更准确和可靠的心电状态判断模型，提高诊断的准确性和可信度。基于AI智能分析的结果，医生可以获得辅助决策的支持，AI可以生成心电状态的评估报告，提供患者的心电健康状况、异常指标和可能的诊断建议，帮助医生更好地理解和解释心电数据。AI智能分析手段可以检测心电数据中的异常模式和指标，帮助发现潜在的心脏问题和疾病风险，通过早期预警和预防措施，可以及时干预和治疗心脏疾病，提高患者的生活质量和健康状况。

利用AI智能分析手段进行心电数据的多模态分析与特征提取，可以提供自动化、高效、准确的心电状态判断，辅助医生进行诊断和决策，为患者的心脏健康管理和疾病预防提供有益的支持。

具体地，在本申请的技术方案中，首先获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据。这里，所述心电数据为心电波形图。然后，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量。也就是，从所述心电数据的原始数据中提取具有代表性和区分性的特征，以更好地描述心脏活动的特征和模式。

在本申请的一个具体示例中，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量，包括：对所述心电数据进行预处理和特征提取以得到多个心电统计特征；以及，将所述多个心电统计特征按照样本维度排列为所述心电统计特征元输入向量。

其中，所述心电统计特征包括心率、R波幅度、QRS波宽度和ST段偏移。

其中，预处理可以包括滤波、去除噪声和基线漂移等步骤，以保证数据的质量和准确性。特征提取指的是从所述心电数据中提取统计特征，即从预处理后的数据中提取出具有临床意义的心电统计特征。在实际应用场景中，心电统计特征包括但不限于心率、R波幅度、QRS波宽度和ST段偏移，这些特征可以提供关于心脏活动的定量信息，帮助识别异常情况或疾病状态。

其中，心率是指单位时间内心脏跳动的次数，通常以每分钟的心跳次数表示。心率是心电信号中最基本的特征之一，可以通过测量R波之间的时间间隔来计算，心率是评估心脏功能和心电状态的重要指标之一，异常的心率可能与心脏疾病或其他健康问题相关。

R波幅度是心电图中QRS波群中的最高峰，R波幅度指的是R波的振幅或高度。R波幅度可以反映心肌电活动的强度和心脏肌肉的收缩情况，异常的R波幅度可能与心肌损伤、心肌肥厚或其他心脏问题相关。

QRS波宽度是心电图中表示心室除极和复极的波形。QRS波宽度指的是QRS波群的持续时间，通常由Q波的开始到S波的结束的时间间隔来衡量。QRS波宽度可以反映心室除极的速度和心室肌肉的传导情况，异常的QRS波宽度可能与心室肌肉的传导障碍或其他心脏问题相关。

ST段偏移是QRS波群之后、T波之前的水平线段。ST段偏移指的是ST段相对于基线的偏移情况，可以是ST段的上移或下移，ST段偏移可以反映心肌缺血、心肌损伤或其他心脏问题，ST段上移可能表示心肌缺血，而ST段下移可能表示心肌损伤。

这些心电统计特征(心率、R波幅度、QRS波宽度和ST段偏移)是常用的心电信号分析指标，可以提供关于心脏功能和心电状态的重要信息，通过提取和分析这些特征，可以辅助判断心电数据是否异常，帮助医生进行心脏健康评估和疾病诊断。应可以理解，预处理可以帮助去除心电数据中的噪声和干扰，提高数据的质量和准确性，通过预处理，可以将心电数据进行标准化处理，使得不同样本之间具有可比性，有利于后续特征提取和分析。预处理可以对心电数据进行对齐和对齐，确保数据在时间和空间上的一致性，提高特征提取的准确性。

特征提取可以从心电数据中提取重要的统计特征，如心率、R-R间期变异性、ST段变化等，这些特征能够反映心电信号的重要特性，有助于判断心电状态和识别异常情况。特征提取可以将高维的心电数据转换为低维的特征向量，减少数据的复杂性和冗余性，提高后续分析和处理的效率。通过特征提取，可以提取与心电状态相关的关键特征，为后续建立模型和进行分类提供更有信息量的输入，提高模型的性能和准确性。

将多个心电统计特征按照样本维度排列为特征元输入向量，可以将不同特征统一表示，方便后续的数据处理和分析。心电统计特征元输入向量包含了多个特征的信息，能够提供更全局、综合的特征描述，有助于全面评估心电状态和异常情况。心电统计特征元输入向量可以作为机器学习模型的输入，便于模型的训练和分类，通过对特征元输入向量进行模型训练，可以实现心电状态的自动识别和分类。

对心电数据进行预处理和特征提取，并将心电统计特征按照样本维度排列为特征元输入向量，可以提高数据的质量和准确性，提取重要特征，降低数据维度，为后续的数据分析和模型训练提供更有益的输入。

接着，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量。也就是，将不同模态的所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行融合，即将作为图像数据的心电数据和作为一维数据的心电统计特征元输入向量进行充分交互和融合，以利用这两种信息之间存在的相互关联和互补的关系，并使得融合后的所述心电筛选语义特征向量更具特征区分度。

在本申请的一个具体示例中，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量，包括：将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器以得到所述心电筛选语义特征向量。其中，所述基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器能够以心电统计特征元输入向量作为诱导信息，引导所述心电数据的特征映射，并通过双曲正切函数和Sigmoid函数筛选出最相关的特征，增加与识别异常情况有关的重要特征。

在本申请的一个具体实施例中，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器以得到所述心电筛选语义特征向量，包括：

其中，

在本申请的一个具体实施例中，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器以得到所述心电筛选语义特征向量，还包括：

其中，

基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器可以将心电数据和心电统计特征元输入向量进行融合，通过融合不同模态的特征，可以综合利用它们的信息，提供更全面、丰富的特征表示，有助于捕捉心电数据中的多样性和复杂性，提高特征的表达能力。跨模态特征筛选器可以通过Meta-block模块对特征进行筛选和选择，这意味着只有对心电数据有贡献的特征会被选择出来，而对于分类或诊断任务没有帮助的特征会被过滤掉，这样可以降低特征的冗余性，提高特征的区分度和判别能力。

通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器，可以提取心电筛选语义特征向量，心电筛选语义特征向量是经过筛选和融合后的高级特征表示，能够更好地捕捉心电数据中的关键信息和语义，有助于准确地描述心电状态和异常情况，为后续的分类、诊断和决策提供有用的信息。通过特征筛选和选择，跨模态特征筛选器可以降低特征的维度，去除冗余和不相关的特征，有助于减少特征向量的维度，提高计算效率和模型训练的速度。同时，精心筛选的特征可以更好地代表心电数据的重要信息，提高建模和分类的效果。

通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器对心电数据和心电统计特征元输入向量进行处理，可以实现跨模态特征融合、特征筛选和选择，提取心电筛选语义特征向量。这种方法可以提高特征的表达能力和区分度，降低特征的冗余性，提高计算效率和模型训练的速度，为心电数据的分类、诊断和决策提供更准确、高效的特征表示。

在本申请的一个实施例中，基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常，包括：对所述心电筛选语义特征向量进行特征分布修正以得到修正后心电筛选语义特征向量；以及，将所述修正后心电筛选语义特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示被分析对象的心电状态是否存在异常。

特征分布修正可以对心电筛选语义特征向量进行数据标准化，使得特征的分布符合一定的标准或期望。通过将特征值进行标准化，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得它们在相同的尺度上进行比较和分析，有助于提高特征的可比性和一致性。特征分布修正可以调整心电筛选语义特征向量中特征的分布形状，减少特征的偏斜程度，特征偏斜指的是特征值在分布中的不均匀分布情况，可能导致模型对某些特征的学习偏好或不足。通过修正特征分布，可以提高特征的平衡性，使得模型更好地学习和利用各个特征的信息。通过特征分布修正，可以减少异常值或极端值对模型的影响，异常值可能由于噪声、干扰或数据采集错误引起，对模型的训练和预测结果产生不良影响。通过修正特征分布，可以将异常值或极端值调整到合理的范围内，提高模型的鲁棒性和稳定性。修正后的心电筛选语义特征向量具有更好的数据质量和特征表达能力，可以提升分类任务的性能。修正后的特征向量更能准确地描述心电数据的特征和特性，提供更有区分度的信息，使得分类模型能够更准确地进行分类和判别。

这里，将所述心电数据的波形图和所述心电统计特征元输入向量，即心电统计特征通过基于Meta-block模块的跨模态特征筛选器后，可以同时提取所述心电数据的波形图的图像语义特征和所述心电统计特征的参数关联特征，并通过特征的跨模态融合得到所述心电筛选语义特征向量，这在提升了所述心电筛选语义特征向量在多维度上对于所述心电数据的表达丰富度的同时，也会由于跨模态特征之间的分布异质导致所述心电筛选语义特征向量整体的特征分布稀疏化，即跨模态特征相对于彼此，其高维特征流形会在融合时产生分布稀疏子流形，使得在将所述心电筛选语义特征向量通过分类器进行类概率回归映射时，所述心电筛选语义特征向量到概率空间内的预定类概率类别表示的收敛性差，影响分类结果的准确性。

因此，优选地，在将所述心电筛选语义特征向量通过分类器进行分类时，对所述心电筛选语义特征向量进行逐位置特征值优化，具体为：以如下优化公式对所述心电筛选语义特征向量进行逐位置特征值优化；其中，所述优化公式为：

其中，v

也就是，通过基于重概率的正则化来处理高维特征空间内的稀疏分布，以激活所述心电筛选语义特征向量V在高维特征空间内的几何流形到概率空间的自然分布转移，从而通过对所述心电筛选语义特征向量V的高维特征流形的分布稀疏子流形进行基于重概率化的平滑正则的方式，提高具有高空间稀疏性的复杂高维特征流形在预定类概率下的类别收敛性，从而提升所述心电筛选语义特征向量V通过分类器得到的分类结果的准确性。

进一步地，将所述修正后心电筛选语义特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示被分析对象的心电状态是否存在异常。通过使用分类器对修正后的心电筛选语义特征向量进行分类，可以实现自动化的心电异常检测。分类器可以学习从心电数据中提取的特征模式，并根据这些模式将心电数据分为正常和异常两个类别，这样可以减轻医生的工作负担，提高心电数据分析的效率。通过使用修正后的心电筛选语义特征向量作为输入，分类器可以更准确地判断心电状态是否存在异常。修正后的特征向量经过特征融合、筛选和分布修正，能够更好地捕捉心电数据中的关键信息和语义，有助于提高分类器的准确性和可靠性，减少误判的可能性。

分类结果可以提供对被分析对象心电状态的评估和诊断支持。通过判断心电状态是否存在异常，可以及早发现潜在的心脏健康问题或疾病，并采取相应的治疗措施，有助于提高心脏健康的监测和管理水平，预防心脏疾病的发生和发展。通过自动化的心电异常检测和分类，可以提高分析效率和资源利用。传统上，心电数据的分析需要大量的人力和时间，而使用分类器可以快速、准确地对心电数据进行分类，节省人力资源，并且可以更好地利用医疗资源进行重点关注和干预。

通过将修正后的心电筛选语义特征向量输入分类器进行分类，可以实现自动化的心电异常检测，提供高准确性的分类结果，支持心脏健康评估和疾病诊断，并提高分析效率和资源利用，这对于心电数据的分析和心脏健康管理具有重要的益处。

综上，基于本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法被阐明，其利用AI智能分析手段，对心电数据进行多模态分析与特征提取，以此来辅助判断被分析对象的心电状态是否存在异常。

在本申请的一个实施例中，图3为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析系统的框图。如图3所示，根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析系统200，包括：心电数据获取模块210，用于获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；输入向量提取模块220，用于从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；跨模态融合模块230，用于将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及，心电状态判断模块240，用于基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。

在所述用于心电数据的AI智能分析系统中，所述输入向量提取模块，包括：预处理和特征提取单元，用于对所述心电数据进行预处理和特征提取以得到多个心电统计特征；以及，向量排列单元，用于将所述多个心电统计特征按照样本维度排列为所述心电统计特征元输入向量。

在所述用于心电数据的AI智能分析系统中，所述心电统计特征包括心率、R波幅度、QRS波宽度和ST段偏移。

这里，本领域技术人员可以理解，上述用于心电数据的AI智能分析系统中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图2的用于心电数据的AI智能分析方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

如上所述，根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析系统200可以实现在各种终端设备中，例如用于心电数据的AI智能分析的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析系统200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该用于心电数据的AI智能分析系统200可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该用于心电数据的AI智能分析系统200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。

替换地，在另一示例中，该用于心电数据的AI智能分析系统200与该终端设备也可以是分立的设备，并且用于心电数据的AI智能分析系统200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

图4为根据本申请实施例的用于心电数据的AI智能分析方法的场景示意图。如图4所示，在该应用场景中，首先，获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据(例如，如图4中所示意的C)；然后，将获取的心电数据输入至部署有用于心电数据的AI智能分析算法的服务器(例如，如图4中所示意的S)中，其中所述服务器能够基于用于心电数据的AI智能分析算法对所述心电数据进行处理，以确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。