14、机器学习技术在心电图数据分析中的医疗应用

机器学习技术在心电图数据分析中的医疗应用

1. 引言

在医疗保健领域，准确且早期的疾病预测至关重要。心血管疾病（CVDs）导致的全球死亡率高于脑部疾病。早期检测CVDs可降低死亡率，因为患者能及时接受咨询和药物治疗。

心电图（ECG）是一种快速、无痛且无创的检测方法，用于记录心脏的电活动。它可与其他检查结合，追踪和识别各种心脏疾病。ECG的一个心跳周期包含PQRST段，不同的波代表着心房去极化、心室去极化和心室复极化等不同生理过程。例如，P波缺失表示心房去极化缺失，称为心房静止；P波与QRS波群结合可能表示交界性或室性心动过速。

如今，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术广泛应用于各个领域，在医疗领域，机器学习使医护人员能够专注于患者治疗和护理，而非信息搜索和录入。

机器学习预测系统的主要目标之一是开发可用于健康预测的模型，这有助于降低疾病严重程度和死亡率。机器学习医疗管理系统的一般流程如下：

graph LR
    A[收集数据] --> B[降噪处理]
    B --> C[特征提取]
    C --> D[特征选择]
    D --> E[分类算法预测]
    E --> F[观察结果并决策]

以ECG信号为输入的系统，通过检测ECG中的偏差来预测异常。PQRST段中各元素在心动周期中都有特定意义，任何偏差都可能导致某种异常。手动检测偏差可能不准确，而基于ML技术的自动预测系统能产生更可靠的结果。

2. 心电图分析中机器学习的必要性

机器学习在心电图