乐普医疗人工智能心电团队从30万例患者的心电图检查数据中，获取了约2500万份心电图的大数据样本，用以训练深度卷积神经网络模型。AI ECG Platform心电图自动分析和诊断系统，既可以用于临床常规静态心电图分析和诊断，也可以用于动态心电图监测的自动分析和诊断。AI ECG Platform诊断项目覆盖主要的心血管疾病，在心律失常（34种类型）、心脏激动传导异常（窦房阻滞、房室阻滞、室内阻滞、旁路传导）方面较传统方法拥有绝对优势，其准确性达到95%以上，可堪比心电图医学专家水平。该项目是国内首例产业化AI医用技术，我们预计最快将于今年年底获批，同时公司正在积极推进该产品的CFDA和CE注册申请工作。
    二、心电监测市场空间广阔，心电图人工智能分析是未来发展趋势
    心电图检查是临床应用最广泛的心脏疾病检查手段之一。心电图机的原理主要是通过在胸前和肢体放置电极，记录心脏的电活动，产生心电图。心电图主要包括常规心电图、动态心电图（Holter），心电监护心电图等，主要用于诊断心率失常，心脏肥大，起搏器运行情况、协助诊断心肌缺血并确定缺血位置等。心电图由于其快捷、敏感度高、费用低廉，是目前临床上最常用的心脏疾病检查手段之一。
    全球心电图机市场空间有望在2020年达到60亿美元，移动心电设备是增速最快的部分。根据Market&market等公司的调研数据，2014年全球心电图机市场规模约为40亿美元，预计2015-2022年维持6%左右的符合增速，2020年市场规模将达60亿美元。从地域上看，美国市场占比最大，约为40%，亚太市场增速最快，约为7%。从产品类型上看，静息心电图占据最大的市场比重，移动心电图设备是增长最快的部分。随着科技发展和人们健康意识的提高，便携的Holter和更小型的可穿戴心电监测设备将成为重要发展趋势，未来将会产生大量的动态心电图信息，单纯依靠人工诊断心电图需要耗费大量人力，将成为心电图产品发展的瓶颈。
    心电图自动分析软件已具备多年的发展历史，但是由于准确度不高，目前在临床中的应用具有一定的局限性。传统的心电图需要医师根据波形进行综合诊断，需要耗费大量人力。国外从20世纪50年代中期开始研究心电图自动分析软件，随着心电研究的不断发展，1970年后，心电自动分析和诊断系统开始了商品化，医生可借助软件对心脏病进行判断。目前国外开发心电分析程序的厂家主要包括GE、Philips、Mortara、日本福田、日本光电等公司，国内理邦、迈瑞、科曼等公司也拥有自己的心电分析算法。虽然可自动分析心电图的软件在医院有所应用，但是由于其均利用特定的算法对波形进行机械分析，准确度并不理想，所以在临床中的应用较为有限。
    近年来人工智能技术的发展使心电图的自动分析技术得到了大幅提高。目前，人工智能在各个领域中的应用研究探索愈加火热，近年来图像识别、深度学习、神经网络等人工智能关键技术的突破为人工智能阅片带来了可行性，我们认为其在医学影像识别中的应用有望最先落地。目前已有很多研究将人工智能应用于乳腺癌、皮肤癌、眼科等疾病的诊断，其在心电图诊断分析领域的应用也受到越来越多的关注，因为人工智能可以降低医院人力成本，提高心电图诊断的准确性，帮助人们对可能致死的心律不齐症状做出更好的判断，防患于未然。人工智能专家吴恩达带领的斯坦福研究团队通过训练机器学习演算法，可从心电图中辨识出不同形式的不规律心跳症状。研究团队使用演算法判断300 个未确定的心电图剪辑，与5 名心脏病专家的判断进行比较，结果表现比专家还好。Cardiologs Technologies公司开发出了用于诊断房颤的人工智能心电图分析平台Cardiologs ECG Platform，目前已经通过了FDA审批和CE认证。
    三、AI ECG Plarform技术国际领先，进一步完善了公司的心电监测业务布局
    乐普医疗的人工智能心电图分析平台进展迅速，处于国际领先地位，预计将于年底获FDA批准。相对于斯坦福大学著名人工智能专家吴恩达在2017年7月发表在arXiv网站的工作，乐普AI ECG Platform使用了一系列的卷积神经网络模型分别对心电图干扰信号、心律失常事件、心脏激动、传导阻滞、心房心室肥大、心肌梗塞进行了广泛精准的训练学习，从而在心电图自动诊断种类和准确性两方面，具有更加显著的优势。AI ECG Platform已经于2017年8月在优加利公司应用，经过半年实践，证明AI ECG Platform在心律失常事件和心脏激动传导异常事件的诊断能力已经达到专业医生水平，对一些复杂病例的分析诊断，甚至超过专科医生水平。
    AI ECG Plarform的成功开发进一步完善了公司的心电监测业务布局。公司目前在心电监测领域的布局主要包括优加利公司的holter、远程心