[发明专利]用于心电监测的人工智能实时分析方法和系统

权利要求书

1.一种用于心电监测的人工智能实时分析方法，其特征在于，所述方法包括：

建立被监测者与心电监测设备的对应关系数据；所述对应关系数据包括被监测者的用户ID、用户基本信息、机构ID和所述心电监测设备的设备ID；

所述心电监测设备对所述被监测者进行心电监测，得到实时心电图数据，并基于在线人工智能AI心电图分析模型实时确定所述实时心电图数据的异常数据生成预警数据片段，上传第一云服务器；所述预警数据片段包括设备ID、异常数据和时间参数；

所述第一云服务器根据训练得到的AI心电评鉴模型，对所述预警数据片段进行鉴别评判处理；

当确定所述预警数据片段为误报警时，对所述预警数据片段添加误报过滤标识，并存储在误报过滤数据库中；

当确定所述预警数据片段非误报警时，对所述预警数据片段进行异常数据评判，得到评判级别参数，并对所述预警数据片段添加与所述评判级别参数相对应的评判级别标识，生成报警数据记录，存储在报警记录数据库中；

所述第一云服务器根据所述评判级别标识确定所述报警数据记录的传输优先级，并获取所述报警数据记录所对应的机构ID和/或用户ID，根据所述传输优先级将所述报警记录传输到所述机构ID和/或用户ID对应的接收装置；

所述心电监测设备将对所述被监测者进行的心电监测得到的全部实时心电图数据上传至第二云服务器并生成所述被监测者的动态心电图数据；

所述第二云服务器根据离线AI心电图分析模型对所述动态心电图数据进行分析并输出报告数据;

其中，在所述生成报警数据记录之前，所述方法包括：对所述预警数据片段及其对应的评判级别参数进行二次确认处理；

当所述二次确认处理确定所述预警数据片段非误报警时，所述生成报警数据记录具体包括：

当确认所述预警数据片段与其对应的评判级别参数相符时，对所述预警数据片段添加与所述评判级别参数相对应的评判级别标识生成所述报警数据记录；

当确认所述预警数据片段中第一预警数据片段与其对应的评判级别参数不符时，更新所述第一预警数据片段的评判级别参数，并对所述第一预警数据片段添加与更新后的评判级别参数相对应的评判级别标识生成所述报警数据记录;

在所述对所述预警数据片段及其对应的评判级别参数进行二次确认处理之后，所述方法还包括：

当所述二次确认处理确定所述预警数据片段中的第二预警数据片段为误报警时，利用所述误报过滤标识替换所述评判级别标识，将添加所述误报过滤标识的第二预警数据片段存储在误报过滤数据库中;

所述方法还包括：

将所述第一预警数据片段和所述第二预警数据片段作为训练样本，修正所述AI心电评鉴模型;

所述方法还包括：

根据误报过滤数据库中的预警数据片段进行二次确认处理后，将所述二次确认处理确认为误报警的预警数据片段作为训练样本，修正所述在线人工智能AI心电图分析模型;

在所述心电监测设备对所述被监测者进行心电监测，得到实时心电图数据，并基于在线人工智能AI心电图分析模型实时确定所述实时心电图数据的异常数据生成预警数据片段之后，所述方法还包括：

对所述实时心电监测数据中除所述异常数据外的其余正常监测数据进行二次确认处理，得到漏报数据；

将所述漏报数据作为训练样本修正所述在线人工智能AI心电图分析模型;

所述第二云服务器根据离线AI心电图分析模型对所述动态心电图数据进行分析并输出报告数据具体包括：

所述第二云服务器根据离线AI心电图分析模型对所述动态心电图数据进行预分析，输出初步报告数据；

对所述初步报告数据进行审核处理，得到报告修正数据；

根据所述报告修正数据更新所述初步报告数据并生成所述报告数据;

所述方法还包括：

将所述报告修正数据作为训练样本，修正所述离线AI心电图分析模型。

2.根据权利要求1所述的人工智能实时分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述心电监测设备获取预设的上报时间节点的设置信息，并根据所述设置信息确定信息上报的上报时间节点；

所述心电监测设备根据所述用户ID、设备ID，设定语句信息或设定参数或根据统计得到的到达上报时间节点前的监测数据统计信息，生成上报信息；并根据所述机构ID和/或用户ID，将所述上报信息传输到所述机构ID和/或用户ID对应的接收装置。