【嘉勤點評】華為發(fā)明的心臟健康狀態(tài)評估方案，根據(jù)心律樣本數(shù)據(jù)訓練得到心律評分模型，將待識別的心律特征輸入心律評分模型中，以得到心臟狀態(tài)的評估分數(shù)，通過該分數(shù)，可以直觀地了解到自身當前的心臟健康程度。

在當今的社會中，中低風險的心律失常極其普遍。在目前的醫(yī)療體系中，對于偶發(fā)性、無明顯癥狀的心律失常，醫(yī)生一般不建議藥物治療。但是，如果不施加干預，中低風險的心律失常也會加重心臟負擔，使得心律失常疾病頻發(fā)以及年輕化。

在目前的診療方案中，通常通過電子病歷、醫(yī)學影像、ICU監(jiān)控數(shù)據(jù)等醫(yī)院內(nèi)的采集的數(shù)據(jù)綜合分析和預測用戶的心臟健康疾病風險。但是此類診療方案的目標人群主要是疾病末期患者，關(guān)注的重點是具有死亡威脅的高危疾病，中低風險的心律失常并非醫(yī)生關(guān)注的對象，醫(yī)生難以在心律失常的早期可逆轉(zhuǎn)的階段及時提醒用戶。

除此之外，當前許多智能穿戴設備具有心律檢測的功能，但是這些智能穿戴設備的提示方式較為簡單，只能簡單提示“未見異常”、“偶發(fā)不規(guī)則心律”、“疑似房顫”等。由于大多數(shù)用戶缺乏心臟疾病的知識，這種提示方式對用戶來說理解難度較高，難以認知到心臟的健康程度。

為此，為了讓用戶可以對心臟的健康狀況有一個直觀的認知，華為在2019年11月22日申請了一項名為“一種心臟狀態(tài)評估方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)”的發(fā)明專利（申請?zhí)枺?01911155678.6），申請人為華為技術(shù)有限公司。

根據(jù)該專利目前公開的相關(guān)資料，讓我們一起來看看這項技術(shù)方案吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的心臟狀態(tài)評估方法的流程示意圖，首先，需要獲取心律樣本數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)中包括樣本心律特征和樣本標簽，在對用戶的心臟狀態(tài)進行評估之前，需要先獲取心律樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)心律樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建心律評分模型。在實際應用的過程中，可以通過專業(yè)的心律診療設備、智能穿戴設備等設備的傳感器采集反映用戶心律狀態(tài)的原始數(shù)據(jù)。

其次，根據(jù)心律樣本數(shù)據(jù)對預設評分模型進行訓練，得到心律評分模型。該方案中使用回歸模型，例如線性回歸模型、CART模型以及梯度提升迭代決策樹模型等回歸模型中的一種作為預設評分模型。當確定了回歸模型的類型后，就可以使用心律樣本數(shù)據(jù)中的樣本心律特征和樣本標簽對回歸模型進行訓練。

最后，將待識別的心律特征輸入心律評分模型，得到心臟狀態(tài)評估分數(shù)，當訓練得到心律評分模型后，可以用心律評分模型為用戶評估心臟狀態(tài)。

如上圖，其中的三角形數(shù)據(jù)點為用戶在預設時間段內(nèi)的心臟狀態(tài)評估分數(shù)，在該應用場景中，將用戶1的心臟狀態(tài)評估分數(shù)與預設的數(shù)據(jù)庫中存儲的心臟分數(shù)曲線進行匹配。心臟分數(shù)曲線A與用戶1的心臟狀態(tài)評估分數(shù)以及心臟狀態(tài)評估分數(shù)的變化曲線的匹配程度最高，可以使用心臟分數(shù)曲線A對用戶1未來的心臟狀態(tài)變化趨勢進行預測。

根據(jù)心臟分數(shù)曲線A的發(fā)展趨勢顯示，用戶1最近一次得到的心臟狀態(tài)評估分數(shù)為83，并且用戶1未來一段時間內(nèi)心臟狀態(tài)可能會有所優(yōu)化，由此可以判斷：心臟狀態(tài)評估分數(shù)可能會有所提升。

以上就是華為發(fā)明的心臟健康狀態(tài)評估方法，該方案中根據(jù)心律樣本數(shù)據(jù)訓練得到心律評分模型，將待識別的心律特征輸入心律評分模型中，以得到心臟狀態(tài)的評估分數(shù)。通過該分數(shù)，可以直觀地了解到自身當前的心臟健康程度，解決了現(xiàn)有技術(shù)中用戶難以認知心臟健康程度的問題。

（holly）

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