-11-CHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATIONFeb.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11821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（B20...
