基于AI-ECG的区域胸痛综合管理平台的建设与实践

摘要

目的针对区域胸痛中心建设中存在的问题,提出一种利用信息手段优化区域胸痛综合管理平台的设计方案及具体实现路径。方法在现有胸痛管理系统的基础上,加入人工智能心电图(Artificial Intelligence Electrocardiograph,AI-ECG)系统、整合多个医疗救治系统、打造移动应用服务,建立“患者-基层-急救中心-胸痛中心”四方联动的区域协同救治体系。采集区域心电中心海量标准化数据,训练AI-ECG模型,并将AI算法应用于疾病筛查、快速甄别和术后监测等方面。结果通过AI-ECG及胸痛管理平台的优化,提高了基层医院的诊断准确性和效率,心电图十八分类诊断模型诊断特异性、敏感度、准确率均值分别是95.79%、87.88%和96.74%;AI辅助诊断平均每份心电图的分析时间约为0.12 s,心内科临床医生诊断时间约为1 min;发病到首次医疗接触和首次医疗接触到球囊再灌注的平均时间均明显缩短。结论平台的建设及应用,实现了胸痛患者院前、院中、院后的全流程闭环管理,增强了胸痛患者自我健康管理意识,对智慧胸痛中心的建设具有一定的参考价值。