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机器医大战十六高手，智能心电速度和准确率优势明显1
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，作为近年来最热门的科技话题之一，已在社会生活各方面崭露头角，在心血管领域尤其是心电筛查方面已有重要应用。
中国远程心电诊断学组提供的数据显示，我国每年约有2.5亿人次心电图检查，3500万人次动态心电图检查。与此数据形成显著对比的是，我国现有医生约860万人，其中真正精通心电图的医生不到3%，这使得供需严重不平衡。将人工智能应用于心电图解读，即为AI-ECG——人工智能心电分析系统。它不但能够减轻医生的工作负担，提高工作效率，提升诊断水平，使更多基层患者获得属地化、快速化的心电分析和诊断，满足相关医疗服务的刚性需求。
近年来医疗届多次组织AI-ECG与有经验的心电高手进行“对战”，既能评估AI-ECG的水平，又能让AI医疗的发展为更多人所知晓。在第30届长城国际心脏病学会议现场举办的“长城 · 智能心电人机协同锦标赛”就是心电领域的又一次“人机大战”。 比赛中延续了往次数届比赛的人机“对战”形式，医生与AI机器医进行心电读图速度与准确率比拼；又增加了人机“协同”的内容，由AI辅助医生心电判读，对人工智能赋能心血管医疗予以形象展示。 16位参赛选手为历届人机大战获奖医师或来自全国各地的心电高手，共分为8组，历经三轮比拼。第一轮人机对战赛，AI以速度及准确率的显著优势获胜；第二轮人机自选赛，8组选手均选择使用AI辅助诊断，成绩明显提升；第三轮人机协同赛，有7组选手的准确率超过90%，用时也大大缩短，AI辅助对心电分析诊断效率的提升显而易见。
大赛评委就AI技术的在医疗领域的应用及发展各抒己见。
   北京大学人民医院郭继鸿教授：AI算法相对传统心电算法，准确率和运算速度有很大优势，医生需要AI的帮助。但医学AI还处于起步阶段，我们不能完全依赖AI，对AI出具的诊断结果，医生还要再进行复核和确认，才能做出最终诊断。医疗领域一贯讲求高度的专业性和严谨性，所以，我们也要对AI提出更高的要求，它的进一步研发应与临床更紧密地结合。
北京大学人民医院刘健教授说：“未来，医疗、医生、人工智能三者的关系应该是：AI辅助医生，处理医疗数据，医生治病救人。AI赋能医生，更快更好地救治患者，并赋予医学更多的人文关怀和爱的温度。”
福建医科大学附属协和医院陈良龙教授：在心电分析方面，AI对心电异常信息比较敏感，能快速运算，给临床医生提供参考，帮助医生完成诊断。AI心电的应用，可在很大程度上方便基层医生的心电检查及判读工作。AI有大数据做支持，可说是集成了千万医生的经验和智慧，发展前景广阔。
上海交通大学附属瑞金医院张瑞岩教授：虽然很多基础工作可以由AI来完成，但医生不会失业，因为AI的定位应该是诊疗辅助工具，帮助医生提高效率，解放劳动力。AI的产生是为了满足临床医疗的需要，那么它的发展方向也需要由医生来引导，我们会通过不断的学习和实践，让AI提供更大的帮助。
中国人民解放军总医院卢喜烈教授：AI也是在不断学习的过程中发展，而且是在向顶尖的心内科专家学习，所以才会有高起点和强大的功能。人机协同模式比较理想，应是未来的发展趋势。AI的学习速度很快，技术又在不断进步，所以未来一定会更加准确和迅速。
心健康云健康筛查搭载了AI-ECG Platform系统，显著提高了心电图自动分析速度和准确率，可在极短时间内，完成心电图分析、测量、诊断和报告的全部流程，这使得远程心电监测项目如虎添翼。 截止2018年底，后平台的长程心电数据存储量已突破百万，AI技术的助力使其及时预警、早期干预的优势更为突出，对优加利自身技术的发展和心血管疾病的临床研究都具有极其重大的意义。
据悉，目前AI-ECG Platform 已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准和欧盟CE认证，成为国内同时获得FDA批准和CE认证的人工智能心电产品。AI-ECG Platform在诊断心房扑动、心房颤动、完全性左束支阻滞、完全性右束支阻滞、预激综合征等心血管疾病，堪比心电图医学专家水平。
智能AI-ECG在某些地方确实优于人类医生，但是人类医生在一些复杂心电图的分析上更有优势。人工智能时代已经到来，AI在医疗领域已经开始帮助医生提高诊疗能力和效率。心健康云健康的服务，就是把AI-ECG作为医生的好助手，线上有人工智能技术和后平台专家把关出具报告，线下由专业的心身健康评估师结合用户或者患者自身情况做报告解读，再结合心脏健康管理五大处方给予中肯的建议，为中国战胜心血管疾病持续努力。
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