（一）项目背景

现有的可穿戴式心电设备面临着信号记录易受干扰以及无法实现心血管疾病智能诊断两大主要挑战。

 

（二）技术需求

（1）可穿戴心电设备的新型柔性电极设计，保证设备穿戴的稳定性与舒适性；

（2）设备抗干扰硬件设计与高性能去噪算法，保证心电数据的高质量稳定采集；

（3）多种心血管疾病的自动诊断模型构建及相关深度神经网络结构设计，主要包括多种心律不齐疾病，尤其是房颤的实时、准确诊断；

（4）海量用户数据的云存储与管理技术及相关数据加密方法设计，保证海量用户数据在传输、处理与存储过程中的隐私性与安全性；

（5）医患联动云平台的设计，心血管疾病预警与诊断后，云平台自动联通病患与医护人员，实现对心血管疾病的快速响应与干预。

 

具体需求为：

（1）可穿戴心电设备关键部件研发以及软硬件系统集成；

（2）开发基于心电信号的多种心血管疾病自动检测与智能诊断新方法；

（3）构建具有大数据存储与智能处理功能的云平台。可穿戴心电设备长时程实时采集穿戴者的心电信号数据，同时设备将采集的数据高速传输至云平台完成存储，并由部署于云平台的智能识别方法完成疾病自动筛查，再将筛查结果反馈至前端设备，若有心血管疾病的相关诊断则自动将诊断结果与相关数据发送至云平台的医护端，由相关医护人员进行进一步响应与干预。

 

（三）目标与意义

（1）提升早期心脏疾病诊疗能力，及时预警和预防基于云平台的心血管疾病实时智能监控系统对用户心脏健康进行筛查和判断，并为医生提供科学的分诊决策依据，提高非紧急但重要的心脏疾病的知晓率和治愈率，降低恶化率。解决因早期心脏疾病（如房颤等）知晓率低而延误治疗，大量恶化（卒中），居民健康质量下降的问题。

（2）拓展医生的诊疗能力，优化配置诊疗资源心电图检查是心血管疾病尤其是心脏疾病的基础检验方式，需求量巨大，而全国只有约2万名执业心电医师，不足以应对当前对于心电分析诊断的需求，需要新的技术手段来解决这一矛盾。基于云平台的心血管疾病实时智能监控系统可对心脏疾病患者进行危急值和疑难程度的科学划分，实现不同危急值和疑难程度的患者与各级医疗资源之间的高效匹配。并将高水平心电医师从海量的诊断需求解放出来，聚焦于疑难心电和危急心电的解读分析，提高疑难、危急心脏病症的诊疗水平。

（3）实现家庭场景与医院场景的打通，更好的服务于心脏健康的日常养护通过家用场景测量，与医生服务端打通，为心脏健康日常养护和心脏疾病医后随访提供科学的数据支撑和决策依据。可穿戴心电设备对心脏疾病出院患者进行实时心电采集和人工智能分析，通过分级诊疗网络平台将可疑心电图和患者信息实时反馈至各级医生，医生可实时掌握患者医后状况，依据心电图进行科学高效的医后随访决策。同时，使得大众在享受便捷医疗服务的同时，更直观的理解心脏健康的重要性，推动大众形成日常心脏健康状态的关注与养护习惯。

 

（四）技术参数要求

（1）心电设备：心电输入信号频率为0.05~150Hz；心电输入信号幅度为10uV~5mV；导联数目为1/3/12导；直流漂移为+/-300mV；采集频率为250Hz/500Hz/1kHz/4k(pace)；支持运动检测；支持起搏检测；若使用外部电极，电极需柔性、无外挂导联线，电极和导联线重量小于25g，采集盒重量小于15g；

（2）建立适用于心电数据的多种心血管疾病自动诊断深度神经网络设计，疾病种类不低于5类，平均AUC值不低于0.90，其中，房颤诊断的灵敏度不低于95%，特异性不低于99%。