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·论著·

【编者按】 随着我国老龄化进程加快、慢性病人群数量逐年增长，通过基层医疗卫生机构采集并上传至远程心
电诊断中心的心电数据量呈几何级增长，危急值心电图的比例也相应增加，因此寻找能帮助医生准确判读心电图、优
化诊断流程、提高危急值心电图诊断时效性的手段越发重要。本研究通过将人工智能（AI）技术运用到远程心电云平
台中，使平台能依据 AI 预分析诊断结果进行优先级自动排序，并显示于诊断病例管理列表中。对符合危急值心电图
诊断标准的心电图，系统还能自动推送至诊断病例管理列表中，置顶并附带声音提示。该技术不但可帮助医生提高诊
断准确性，还缩短了远程心电诊断中心医生对危急值心电图的响应时间与危急值心电图诊断时间，有助于基层医疗卫
生机构更好地救治急危重症患者。

人工智能在远程心电云平台辅助决策
基层危急值心电图中的应用价值研究 扫描二维码
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余新艳 ，顾志乐 ，张晓娟 ，赵晓晔 ，张海澄 4*
【摘要】 背景 远程心电云平台对心血管疾病防治具有积极的底层支撑作用。在探索应用人工智能（AI）技术
协同医生更好地判读心电图的同时，如何优化诊断流程、提高危急值心电图诊断时效性是研究者在远程心电云平台建
设中必须关注和解决的问题。目的 探讨 AI 在远程心电云平台辅助决策基层危急值心电图中的应用价值。方法 选
取 2019 年 6 月至 2021 年 6 月基层医疗卫生机构采集并上传至纳龙远程心电云平台的 20 808 份 12 导联静态心电图，
同时经 AI（AI 组）诊断和专业心电图医生（医生组）诊断后，将符合危急值心电图诊断标准的心电图纳入危急值组，
符合正常心电图诊断标准的心电图纳入正常组，结果虽异常但不符合危急值心电图诊断标准的心电图纳入阳性组。
以医生组诊断结果作为金标准，统计 AI 组与医生组诊断的一致性、符合率及 AI 组诊断的灵敏度、阳性预测值，统计
各组心电图诊断用时。结果 AI 组诊断的危急值组、阳性组、正常组心电图分别为 619、15 634、4 555 份；医生组
诊断的危急值组、阳性组、正常组心电图分别为 619、15 759、4 430 份。AI 组与医生组诊断具有强一致性〔Kappa 值
=0.984，95%CI（0.982，0.987），P<0.001〕；两组诊断符合率为 99.4%；AI 组诊断灵敏度为 99.4%，阳性预测值为
100.0%。危急值组、阳性组、正常组的诊断平均用时比较，差异有统计学意义（P<0.001），其中危急值组诊断平均
用时较阳性组、正常组短（P<0.001）。结论 AI 应用于远程心电云平台中，不但可协助医生判读心电图，提高诊断
的准确性，还可优化诊断流程，缩短危急值心电图诊断用时，有助于基层危急重症患者的救治。
【关键词】 心血管疾病；人工智能；诊断技术，心血管；心电描记术；远程心电云平台；基层医疗机构；诊断
【中图分类号】 R 54 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.411
余新艳，顾志乐，张晓娟，等 . 人工智能在远程心电云平台辅助决策基层危急值心电图中的应用价值研究［J］.
中国全科医学，2022，25（11）：1363-1367，1372.［www.chinagp.net］
YU X Y，GU Z L，ZHANG X J，et al. Application of artificial intelligence technologies in a cloud-based platform for
electrocardiography analysis to support the diagnosis of a critical ECG in primary care［J］. Chinese General Practice，2022，25
（11）：1363-1367，1372.

Application of Artificial Intelligence Technologies in a Cloud-based Platform for ECG Analysis to Support the Diagnosis
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of a Critical Electrocardiography in Primary Care YU Xinyan ，GU Zhile ，ZHANG Xiaojuan ，ZHAO Xiaoye ，ZHANG
Haicheng 4*
1.Health Management（Physical Examination）Center，the First People's Hospital of Yinchuan，Yinchuan 750001，China
2.Damiao Community Health Station，the First People's Hospital of Yinchuan，Yinchuan 750001，China
3.School of Electrical and Information Engineering，Northern Minzu University，Yinchuan 750021，China
4.Department of Cardiology，Peking University People's Hospital，Beijing 100044，China

基金项目：国家社科基金重大项目（18ZDA086-4）；银川市科技创新重点重大专项（2021-SF-009）；北方民族重点研发项
目（2021JYCJ10）
1.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院健康管理（体检）中心 2.750001 宁夏回族自治区银川市第一人民医院大庙社区
卫生服务站 3.750021 宁夏回族自治区银川市，北方民族大学电气信息工程学院 4.100044 北京市，北京大学人民医院心内科
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通信作者：张海澄，主任医师；E-mail：haichengzhang@bjmu.edu.cn
本文数字出版日期：2022-03-17