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在分析動(dòng)態(tài)心電圖中，識別P波是分析心律失常的關(guān)鍵，然而目前市面上的動(dòng)態(tài)心電圖分析軟件，幾乎都無(wú)法直接識別P波，嚴重制約動(dòng)態(tài)心電精準化的發(fā)展。

眾陽(yáng)健康充分運用大數據、AI算法等數字技術(shù)，在業(yè)內率先攻克了P波、P'波、逆行P波智能識別的技術(shù)瓶頸。憑借在心電領(lǐng)域八年的深入研究和積累，眾陽(yáng)科研團隊成功構建了一個(gè)涵蓋近百家醫院的科研體系，以及行業(yè)最大的、經(jīng)過(guò)精細化標注的心電數據集，基于數百萬(wàn)患者真實(shí)的臨床心電數據，成功研發(fā)了心電大模型。該模型擁有全面的AI自動(dòng)化識別體系和自動(dòng)化判讀體系，能夠精準識別P波、房室分離P波、P’波、逆行P波以及QRS波、T波、U波、F波等特征波形，并實(shí)現了從心電特征波形到心電事件的全程智能化分析。這一技術(shù)革新使系統能夠精準識別百余類(lèi)心律失常及傳導阻滯疾病，極大提升了診斷的準確性，是AI在醫療領(lǐng)域的一次重大應用突破。

房室傳導阻滯全面智能鑒別診斷?；趯波的精準識別，實(shí)現了對一度AVB、二度Ⅰ型AVB、二度Ⅱ型AVB、二度2:1型AVB、高度AVB以及三度AVB的精準全自動(dòng)診斷分析。

房早伴室內差異性傳導與室性早搏智能鑒別。系統通過(guò)精準的P波識別，能夠自動(dòng)準確地區分這兩種情況，無(wú)需引入各種疊加和反混淆處理方法，大大簡(jiǎn)化了醫師的工作流程，提高了診斷報告的準確性。

房早未下傳全自動(dòng)鑒別分析。自動(dòng)精準識別逆行P波和P'波，并結合P-P間期、R-R間期等信息，自動(dòng)定位并識別房早未下傳的情況，同時(shí)與二度Ⅱ型竇房阻滯進(jìn)行鑒別，有效降低漏診和誤診的風(fēng)險，提高分析的準確度和效率。

眾陽(yáng)動(dòng)態(tài)心電AI系統擁有超強的抗干擾能力，其智能導聯(lián)分析決策功能可以自動(dòng)識別心電圖中的偽差、干擾和脫落現象，并精準選擇最佳的導聯(lián)分析組合。即使導聯(lián)均受到嚴重干擾的情況下，該系統也能通過(guò)智能片段前后比對功能，給出準確的心搏判讀結果。此外，系統還能智能地對干擾進(jìn)行質(zhì)控評估，降低因偽差和干擾導致的心博及ST-T誤判風(fēng)險。

系統在陣發(fā)性/短陣性房撲、房顫智能分析上同樣表現出色。它不僅依靠R-R間期的規整性，更加入顫動(dòng)波和撲動(dòng)波自動(dòng)分析技術(shù)，能以單個(gè)心搏為單位，自動(dòng)智能分析房撲、房顫，并有效鑒別伴隨的差傳與室早（融合波），特別對于陣發(fā)性、短陣性房撲、房顫及不純性房撲、房顫的分析，具有顯著(zhù)的優(yōu)勢。

為了滿(mǎn)足臨床分析的多樣化需求，眾陽(yáng)動(dòng)態(tài)心電AI系統內置了30多類(lèi)心電模板，涵蓋了房撲房顫、房性早搏、室性早搏、房早未下傳、房室分離P波等多種心搏類(lèi)型，不僅提高了診斷的準確性和全面性，也為醫生提供了更為便捷的診斷工具。

此外，該系統還實(shí)現了心電診斷的全流程智能化。在智能輔助診斷方面，系統能夠自動(dòng)分析百余類(lèi)心律失常事件，并在片段截取過(guò)程中自動(dòng)填寫(xiě)診斷名稱(chēng)，極大地提高了醫生的工作效率。同時(shí)，系統還能根據分析結果自動(dòng)生成報告結論，在報告結論書(shū)寫(xiě)窗口中自動(dòng)與片段截取結果進(jìn)行校對，并采用三種不同顏色的字體進(jìn)行事中質(zhì)控，確保報告質(zhì)量。

一位具有豐富心電診斷經(jīng)驗的醫師贊嘆，以往完成一份24小時(shí)動(dòng)態(tài)心電分析報告平均耗時(shí)30分鐘，如遇到復雜的心律失?；颊?，則可能花費數小時(shí)，如今借助眾陽(yáng)動(dòng)態(tài)心電AI系統，僅需5-8分鐘即可完成，極大提升了臨床工作效率。

目前，眾陽(yáng)動(dòng)態(tài)心電AI系統已經(jīng)在莒縣人民醫院、太湖縣人民醫院、夏津縣人民醫院等眾多醫院成功部署和應用，顯著(zhù)提升了醫院心電服務(wù)的質(zhì)量和效率，受到廣泛好評。未來(lái)，眾陽(yáng)健康將繼續以技術(shù)創(chuàng )新持續推動(dòng)產(chǎn)品性能提升，為醫療健康新發(fā)展賦能。