2025 人工智能在远程心电云平台辅助决策基层危险值心电图中的应用（全文）心电图诊断现广泛应用于临床，其针对心血管疾病的检查尤为有效， 但我国精通心电图诊断的医生比例不到 3%,供需比严重不平衡（1 : 6 944 ），诊疗人才分布不均衡，基层医疗卫生机构（如社区卫生服务站、 社区卫生服务中心、乡镇卫生院等）缺乏精通心电图诊断的医生（该类医 生多任职于大型三甲医院）
随着计算机技术、通信技术与医疗技术的进展，各地纷纷通过建设“远 程心电云平台”的方法建立“基层检查、上级诊断”的模式以解决上述矛盾
但是，随着我国人老龄化进程的加快、慢性病人群数量逐年增长， 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呈几何级 增长，危险值心电图的比例也相应增加
如何辅助医生更好更快地完成心电图诊断、解决基层医疗卫生机构心 电图诊断水平参差不齐的问题、满足社会日益增长的心电图诊断需求，已 成为临床亟待解决的重要问题
人工智能（artificial intelligenAI ）起源于 1950 年艾伦•图灵对机器智能的测试
AI 通过利用各种模糊逻辑理论的分类及回归算法、人工神经网络算法、机器学习算法等技术手段，根据输入的经验和信息，以 及构建概念，完成人类易于执行但难于形式化描述的任务，其信息存储和 信息处理能力优势明显
目前，AI 已经成为医疗创新的前沿领域，从新药研发、疾病预测、高 级成像到医疗管理等环节，均离不开 AI 技术的支持，AI 已成为医疗行业 的有力辅助和支撑
因此，探究如何应用 AI 技术更好地协同医生判读心 电图、优化心电图诊断流程、提高危险值心电图诊断时效性显得尤为重要
本讨论通过分析基层医疗卫生机构采集并上传至远程心电云平台的20 808 份 12 导联静态心电图，阐述 AI 在远程心电云平台辅助决策基层 危险值心电图中的应用价值
1、资料与方法2、1
