一项研究提出了一种自动记录心电图的算法

心电图(ECG)是一种在心脏周期内记录心脏电活动的检查。它是非侵入性的，通常包括在受试者的皮肤上放置电极。当怀疑有心脏病时，这是一种最常用的检查类型，也用于常规的预防性健康检查。

心脏周期包括血液从心房排空到心室(“P”波，图中红色)，心室收缩推动血液流向身体的不同组织和器官(“QRS”波，图中绿色)，心室放松为下一次心跳做准备(“T”波，图中洋红色)。

然而，从技术的角度来看，心电图信号没有得到充分利用。“虽然许多心脏病专家和专业卫生人员都有解读心电图并尝试诊断的经验，但这一过程的大部分都不是自动化的，”发表在《柳叶刀》上的一篇论文的第一作者Guillermo Jiménez-Pérez解释说科学报告它提出了一种描述心电图的算法，即一种分析方法，用于对涉及心脏周期的不同阶段进行分离/量化。

对心脏周期不同阶段的测量必须是可靠的，也就是说，它们必须适用于可能病例的广泛变异性。首先，由于患者之间可能会出现许多可能的形态学(图中描绘了不同的病理和正常心跳，这在个体之间可能有很大差异)，也为了促进它们用于后续的比较分析。“也就是说，能够获得特定患者不同QRS的形态，可能有助于确定QRS的哪些方面是异常的一般人群——甚至与几年前的病人有关，”Pérez-Jiménez解释道。

这项工作发表在科学报告1月13日，由PhySense研究小组成员Guillermo Jiménez-Pérez和Oscar Camara与萨拉戈萨圣乔治大学的Alejandro Alcaide一起进行，该小组隶属于UPF信息与通信技术系(DTIC) BCN医学技术研究单元。

对于该研究的作者来说，心电图技术尚未自动化的事实令人惊讶，因为当今许多与技术相关的主要趋势都是基于通过开发的自动化人工智能算法。

在这种背景下，发表在《科学报告》上的工作被框定了。通过使用最先进的人工智能技术，已经开发了一种用于描绘心电图的算法，提高了科学文献中其他现有算法的性能。

这些算法是通过大量捕获和处理数据获得的，一旦开发出来，就能够非常快速和稳定地处理新数据。这种人工智能范式具有许多积极的外部性，例如处理和使用越来越多的数据的能力，而这些数据反过来又有助于注释和处理。新数据，从而创建积极的反馈循环，最终为用户带来好处。

该研究的作者说:“使用这些技术必须谨慎，特别是要对未来有远见。”最重要的是使用人工智能来处理数据，以便立即解释所获得的结果;也就是说，人工智能旨在获得围绕它的客观现实的测量(量化)。

Jiménez-Pérez解释说:“这些测量可用于后续过程中执行更复杂的任务，例如，回到最初的主题，简化医生的工作量或准确诊断心脏病。”简而言之，它们是进行多种类型后续分析的可靠技术，可由医疗保健专业人员直接解释，满足生物医学领域所需的所有道德和保密要求。

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