基于人工智能的心电人工智能专利解析.pdf

-11-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2024中国科技信息 2024 年第 4 期专利分析随着人工智能技术的不断发展，心电人工智能领域将会有更多的技术创新和应用场景。未来几年，该领域的专利申请量将继续保持增长态势。人工智能为心电图应用带来广阔的前景和不可忽视的作用。本文利用搜索引擎对心电图人工智能分析领域的相关专利信息进行统计和整合，旨在分析心电人工智能领域的专利情况，重点对专利申请的技术演进路线、热门技术领域和主要解决的技术路线等进行描述分析。通过深入挖掘数据，以期为相关企业和研究人员提供有价值的参考。心电图（ECG）作为心血管疾病最重要的诊断工具之一，其数据分析与解析的自动化尤为重要。随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在医疗领域的应用日益广泛。自 20 世纪 80 年代以来，心电人工智能技术经历了从传统模式识别到深度学习等不同阶段。其中，深度学习技术在心电分析中的应用取得了显著成果，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法在 ECG 信号处理中展现出强大的潜力。市场前景方面，心电人工智能技术具有广泛的应用前景和市场潜力。根据市场研究机构的预测，未来几年内全球心电信息市场将保持快速增长态势。其中，亚太地区由于人口基数大、心血管疾病发病率高等原因，将成为全球心电信息市场增长最快的地区。同时，随着人工智能技术的不断进步和医疗保健意识的提高，心电人工智能技术的市场规模也将持续扩大。专利申请分析本文基于 Eureka 专利检索分析平台，该平台作为智慧芽 2022 年全新推出的技术情报平台，有很好的中文翻译功能，且检索范围包含国内外，其中通过关键字“心电智能”进行检索，检索时间截止于 2023 年 11 月 29 日，可以检索出相关专利 11 821 条数据，文献 70 条。心电人工智能专利技术构成根据国际专利分类（IPC）分类号，心电人工智能专利技术构成可以分为以下几个方面。G06K9/00：这组分类号涉及基于生理信号的身份验证或识别，例如心电图（ECG）信号。该领域的专利申请主要涉及利用心电信号进行身份验证和生物特征识别，用于安全控制和访问控制等领域。一些技术方案采用了多模态生物特征识别技术，结合其他生理信号行业曲线开放度创新度生态度检索量持续度可替代度影响力行业关联度基于人工智能的心电人工智能专利解析曹赞锋 陈梁华 陈 智 黄超仪曹赞锋 陈梁华（等同第一作者）陈 智（等同第一作者）黄超仪（等同第一作者）广州医科大学附属第一医院基金项目：广东省医学科研基金（B2022212）。中国科技信息 2024 年第 4 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2024-12-专利分析如指纹、虹膜等，以提高身份验证的准确性和可靠性。G06Q50/06：这组分类号涉及医疗或外科设备的控制或监测，以及使用该设备的一般管理或记录系统。在该领域，专利申请主要涉及利用人工智能技术对心电信号进行自动化诊断和监测，例如利用深度学习算法对 ECG 信号进行分析和处理，实现心脏病预警和诊断。此外，还有一些技术方案涉及心电信息的记录、存储和管理，以及远程医疗和健康监测等方面的技术。G06N3/04：这组分类号涉及使用计算机对人类行为或决策过程进行模拟，例如利用机器学习算法进行模式识别或预测。在该领域，专利申请主要涉及利用人工智能技术对心电信号进行模式识别和分类，例如利用支持向量机（SVM）或神经网络等算法对 ECG 信号进行分类和诊断。此外，还有一些技术方案涉及心电信息的可视化呈现和交互界面设计等。G06N7/00：这组分类号涉及计算机系统或程序的防护，例如数据加密和访问控制。在该领域，专利申请主要涉及利用加密技术和访问控制机制保护心电信息的安全性和隐私性，例如采用同态加密技术对ECG数据进行加密和保护，以及基于角色的访问控制机制实现对 ECG 数据的访问权限控制。总之，根据 IPC 分类号，心电人工智能专利技术构成涉及多个方面，包括基于生理信号的身份验证和识别、医疗设备控制和监测、人工智能模式识别和分类以及数据安全和隐私保护等。这些技术的不断发展和创新将推动心电人工智能技术在医疗领域的应用和发展。专利申请趋势在心电人工智能领域，自 2010 年以来，专利申请量呈逐年上升趋势。其中，2016 年以后申请量增长尤为迅速，这表明该领域的技术研发活动日益活跃。预计未来几年，心电人工智能领域的专利申请量将继续保持增长态势。由于专利公开日较申请日晚，因此图 1 专利申请数量按年统计变化趋势统计数据 2021 年与 2022 年的数量暂时比较低。技术演进路线通过分析搜索结果中热门的技术领域随着年份的数量变化，可以洞察技术进展的趋势变化，如图 2 技术演进路线图所示，医疗器械和医疗设备一直占据着大部分比例，其次是人工智能和计算机，说明专利的应用已经很好地结合到实际应用中去，从而让现有医疗器械、医疗设备更好地为患者服务，而人工智能等一系列计算机心电图 AI 算法也层出不穷，为更好地诊断和分析心电数据提供高质量的服务。重点所有者排名由图 3 重点所有者排名可知前 5 名依次排名为国家电网有限公司（78 件）、江苏正心智能科技有限公司（74 件）、山东正心医疗科技有限公司（56 件）、浙江大学（40 件）和山东省人工智能研究院（39 件），表明该研究领域主要研究者为国企、专业心电智能商业公司、知名大学和科研机构，其中正心智能医疗是江苏正心智能科技有限公司旗下品牌。正心科技是美国海归科学家创办的智能医疗公司，致力于将物联网、大数据、人工智能技术与医疗健康需求相结合，创造全新的产品与商业模式。公司使命是帮助人们随时随地做专业心脏检查，建立心血管病早期预防和治疗的新模式，减少恶性疾病的发生。可见海外高端知识人才的引入也同时给我国心电智能的发展带来了新的动力源泉，国内产业的发展正是需要这股国际力量的有益补充。重点专利分析本节将结合特色专利列举若干重点专利，着重阐述专利内容与创新点，分别介绍深圳市畅眠科技有限公司、深圳市鑫汇达机械设计有限公司、山东正心医疗科技有限公司的三图 1 专利申请数量按年统计变化趋势图 2 技术演进路线图 3 重点所有者排名-13-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Feb.2024中国科技信息 2024 年第 4 期专利分析个具体案例。案例 1：一种心电智能诊断分析装置该申请的申请人为深圳市畅眠科技有限公司，目前已经在中国授权。该申请要解决的技术问题是传统心电监测方法存在一些局限性，静态心电图只能提供某一时刻的心电信息，无法全面了解心脏的动态变化；而动态心电图和 24 小时动态心电图需要患者佩戴设备一段时间，不够方便和舒适；心脏负荷试验需要特殊设备和专业医生的监护，限制了其在大规模筛查中的应用。该心电智能诊断分析装置，通过设置的信号抗运动处理装置能完成对心电信号的去噪和滤波处理，同时完成心电波分析，计算瞬时心率，云平台和智能诊断装置可以用于将采集的生理信号上传至云平台装置并利用智能算法进行分析处理，并通过智能算法计算出心率变化度，识别心律失常类别，并监测ST 改变等重要参数，本装置可以佩戴在人体胸部、腹部等身体部位，作为一种简单便捷的运动和睡眠监测设备来使用，同时能提供强大的实时监测分析能力，在运动、睡眠、生活中来实时地监测分析心电信号，筛查心肌梗死、心律失常等疾病监测，实现心源性疾病初筛、心血管健康管理等众多功能。该心电智能诊断分析装置，通过信号分析诊断装置可以实现面向心电信号的智能诊断，并及时反馈诊断信息，给出诊断报告和结果，其中主要包括三类算法：心率变化度算法、心律失常分类算法、ST 改变定位算法，通过心率变化度算法，也称心率变异性算法，使用一段时间之内的瞬时心率或者 RR 间期数值的算术标准差和平均值求出，并利用算术标准差除以平均值得到心率变化度数值，通过心律失常分类算法，将常见的单导心电可监测的心率失常划分为好几类，同时利用深度学习方法完成信号数据的特征提取和分类，可以通过采用一维卷积神经网络模型来面向一维的心电信号来提取特征，同时采取交叉熵和随机梯度下降等方法来完成卷积神经网络模型的训练和调试，在具体的模型训练过程中，需要先构建数据集，寻找数据质量较好的数据组并由专业执业医师来打标签并对标签进行校准核验，然后将构建好的数据集分成三份，即分别为训练集、验证集和测试集，通过 ST改变定位算法，采用深度学习领域的检测定位算法来实现，其中检测方法采用 SSD 算法，在信号数据中使用多个尺度的特征区域来检测目标，通过在每个特征图上使用多个锚点框来预测目标的位置和类别，在实际训练中需要构建训练集、验证集和测试集，即构建含有 ST 改变和正常的单导心电的数据集，并寻找有专业经验的医师对相应数据打标签并进行验证校正，并将这一数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，然后对这些数据集进行训练和验证测试。案例 2：一种远程心电智能监护系统该申请的申请人为深圳市鑫汇达机械设计有限公司，目前已经在中国授权。该申请要解决的技术问题是提供了一种远程心电智能监护系统，包括心电监测感知模块、用户终端和心电监测管理终端，所述的用户终端与心电监测管理终端远程通信连接，心电监测感知模块用于基于无线传感器网络采集监护对象的心电感知数据，并将监护对象的心电感知数据发送至心电监测管理终端。心电监测感知模块包括心电监测节点、簇头节点、基站设备，心电监测节点用于采集监护对象的心电感知数据，并将采集的监护对象的心电感知数据发送至所在簇内的簇头节点，簇头节点用于接收簇内的心电监测节点发送的心电感知数据，并将心电感知数据发送至基站设备；基站设备用于收集和融合心电感知数据，通过以太网将心电感知数据上传至心电监测管理终端。心电监测管理终端包括：数据存储模块，用于保存监护对象的心电感知数据，还用于查询监护对象的心电感知数据；数据分析显示模块，用于对监护对象的心电感知数据进行分析处理，以及显示监护对象的心电波形和相关心电感知数据。基站设备包括电源管理模块、以太网接口、无线通信模块和信息处理模块，电源管理模块用于提供所需电源；以太网接口用于实现基站设备接入公网；无线通信模块 30 用于实现与所述心电监测节点或基站设备的无线通信；信息处理模块，用于处理接收到的数据信息，存放各种变量以及缓存心电感知数据。发明的效果为：基于无线传感器网络实现了远程心电的智能监护，系统成本低、使用方便且适用于大规模应用。案例 3：一种心电数据无线低功耗实时拓传方法、设备及系统该申请的申请人为江苏正心智能科技有限公司，目前已经在中国授权。该申请要解决的技术问题是如何方便、快捷、准确、高效地得到人体心电图，并实现对心脏的常态化监测。现有的心电数据采集技术存在有线方式传输、设备体积大、耗电快、佩戴不方便且不能长时程监测等缺陷，无法实时看到心电图和诊断结果。本发明提供的心电数据无线低功耗实时拓传方法，每 10 秒就会查询心电记录仪中的心电数据量，做到实时传输采集的心电数据，无需等待佩戴几天后归还设备后上传几天的历史心电数据。每一分钟的数据都会运行一次算法，并将诊断结果和原始数据一起上传到服务器，可以在平台实时查看心电图和诊断结果。此外，本发明所提供的拓传系统功能集成度高，能够自动连接长时程动态心电记录仪，无线传输原始心电数据，无需使用 USB 或者串口线。BLE 主机模块从长时程动态心电记录仪获取心电原始数据；BLE 主机模块将每一分钟的心电原始数据通过串口发送给 LTE 4G 模块；LET 4G 模块将心电原始数据通过 4G 无线网络通道发送给服务器。本申请能够实时传输采集的心电数据。通过将每分钟的诊断结果和原始数据上传到服务器，可以在平台实时查看心电图和诊断结果。总结为了更好地推动心电人工智能技术的发展和应用，提出以下建议：加强对新技术的研发和应用，如深度学习、神经网络等；加强对数据预处理和模型训练等关键技术的研发，提高心电人工智能系统的准确性和可靠性；加强与医疗、健康等行业的合作，推动心电人工智能技术在这些领域的应用和发展；政府和企业应共同加强对心电人工智能技术研发的支持力度，为相关企业和研究人员提供更多的资金和资源支持。