一种用于心电监测的自动报告生成方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例涉及一种用于心电监测的自动报告生成方法和系统,所述方法包括：输入模块接收自动报告输出请求指令，确定请求者ID、报告对象ID和报告输出配置参数选择信息；调用处理模块根据报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据；人工智能AI心电数据处理模块对报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析得到AI报告数据；调用处理模块获取报告对象的AI报告数据和报告对象的用户信息，并根据报告输出配置参数选择信息确定用户信息、AI报告数据和心电图数据的输出配置参数；报告生成模块将用户信息、AI报告数据和心电图数据以相应的输出配置参数加载到报告模板数据中，生成报告对象的报告数据，通过输出模块输出到报告输出设备。

An automatic report generation method and system for ECG monitoring

The embodiment of the present invention relates to an automatic report generation method and system for ECG monitoring. The method includes: the input module receives the automatic report output request instruction, determines the requester ID, the report object ID and the report output configuration parameter selection information; the call processing module obtains the ECG data of the report object from the data storage module according to the report object ID; and the artificial intelligence AI. The ECG data processing module automatically analyses the ECG data of the reporting object to get the AI report data; calls the processing module to obtain the AI report data of the reporting object and the user information of the reporting object, and determines the output configuration parameters of the user information, AI report data and ECG data according to the output configuration parameters of the report; the report generation module will use the AI report generation module. User information, AI report data and electrocardiogram data are loaded into the report template data with corresponding output configuration parameters. The report data of the report object is generated and output to the report output device through the output module.

【技术实现步骤摘要】
一种用于心电监测的自动报告生成方法和系统
本专利技术涉及人工智能数据分析的
，尤其涉及一种用于心电监测的自动报告生成方法和系统。
技术介绍
1908年Einthoven开始应用心电图(Electrocardiography，ECG)监测心脏的电生理活动，目前无创心电图检查已成为临床心血管领域针对心脏疾病诊断和筛查的重要方法之一。心电图检查根据临床使用情况，可以分成：静态心电图，动态心电图，和运动心电图等几大类。静态心电图采用Einthoven-Wilson-Goldberger专利技术的导联体系(标准导联体系)，记录8-30秒的心电图信号进行分析，对各种心律失常和传导阻滞的诊断分析具有肯定价值，是冠心病诊断中最早、最常用和最基本的诊断方法；动态心电图可连续记录24小时到多天的心电活动全过程，包括休息、活动、进餐、工作、学习和睡眠等不同情况下的心电图信息，能够发现常规心电图检查不易发现的非持续性心律失常，确定患者的心悸、头晕、昏厥等症状是否与心律失常有关，如极度心动过缓、心脏停搏、传导阻滞、室性心动过速等，提高对一过性心律失常及短暂的心肌缺血发作的检出率,是临床分析病情，确立诊断，判断疗效重要的客观依据。Holter于1957把动态心电图检查引进临床后，一般采用简化改进的标准导联体系(Mason-Likar体系)，测量的导联数量可以是12，6或者3导联，甚至单导联心贴片，极大地改进了动态心电图的实用性；运动心电图，是心电图的运动负荷试验，记录分析通过一定量的运动来增加心脏负荷而引起的心电图变化情况，它是目前冠心病临床评估常用的一种辅助手段。虽然市场上大多数的心电图分析软件都可以对数据进行自动分析，但对于不同用户，比如不同医疗机构，对于自动分析的输出结果要求不同。现有报告数据的通用性很差，无法满足不同用户的定制化报告输出需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于心电监测的自动报告生成方法和系统，能够采用模块化的设计将属性不同的数据进行模块化存储，在生成报告时，根据需要自定义进行模块化的数据调用，并自定义进行模块拼接得到报告数据。由此实现了数据的通用性，采用模块化的设计便于实现不同用户的定制化需求。第一方面，本专利技术实施例提供了一种用于心电监测的自动报告生成方法，包括：输入模块接收自动报告输出请求指令，根据所述自动报告输出请求指令确定请求者ID、报告对象ID和报告输出配置参数选择信息；调用处理模块根据所述报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据；人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据，并将所述AI报告数据存储在所述数据存储模块中；所述调用处理模块根据所述报告对象ID从所述数据存储模块中获取所述报告对象的AI报告数据，并获取所述报告对象的用户信息；所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息获取相应的报告模板数据，并根据所述报告输出配置参数选择信息确定所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据的输出配置参数；报告生成模块将所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据以相应的输出配置参数加载到所述报告模板数据中，生成所述报告对象的报告数据；输出模块根据所述请求者ID，将所述报告数据输出到所述请求者指定的报告输出设备。优选的，所述方法还包括：建立报告模板库和报告模块库；所述报告模板库包括多个报告模板数据；所述报告模板数据包括：报告界面数据和模块布局数据；所述报告模块库包括对应不同模块属性的多个报告子模块库；每个报告子模块库中包括多个模块数据；所述模块数据包括：模块界面和数据内容。进一步优选的，所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息获取相应的报告模板数据具体为：所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息，根据不同模块属性在各报告子模板库中获取相应的模块数据；根据获取到的不同模块属性的多个模块数据生成并存储为所述请求者自定义的报告模板数据。优选的，所述人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据具体包括：对所述心电图数据进行心搏检测处理，确定所述心电图数据包括的多个心搏数据；每个所述心搏数据对应一个心搏周期，其中包括相应的P波、QRS波群、T波的幅值和起止时间数据；根据所述心电图数据包括的多个心搏数据提取各心搏的联律间期和代偿间歇的时间；根据联律周期的时间和代偿间歇的时间为坐标构建时域象限，得到所述心电图数据包括的多个心搏数据在所述时域象限的位置坐标，并生成基于所述时域象限的心搏散点图像数据；基于AI心搏分类模型对所述心搏散点图像数据进行识别，得到其中心搏类型同为第一心搏类型的第一心搏数据集合；所述第一心搏数据集合包括心搏类型为所述第一心搏类型的多个心搏数据；确定所述时域象限中的所述第一心搏数据集合的中心数据区域；在所述中心数据区域选取所需数量的第一心搏类型的心搏数据作为样本数据；对每个样本数据进行心搏片断截取处理，得到心电图动态实时分析数据中第一心搏类型的AI报告数据。优选的，所述人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据具体包括：接收被监测者的心电图数据；对所述心电图数据进行心搏检测处理，确定所述心电图数据包括的多个心搏数据；每个所述心搏数据对应一个心搏周期，其中包括相应的P波、QRS波群、T波的幅值和起止时间数据；基于AI心电图自动分析算法对所述心电图数据进行心搏类型识别，确定出其中心搏类型为第二心搏类型的多个心搏数据；以第二心搏类型的QRS波群起点为基准点建立基线；以所述基准点和基线为基准，对所述第二心搏类型的多个心搏数据进行数据叠加处理，得到所述第二心搏类型的第一心搏数据集合；确定所述第一心搏数据集合中，各心搏数据中特征点所在的中心数据区域；在所述中心数据区域进行样本数据选取，得到所需数量的心搏数据作为样本数据；对每个样本数据进行心搏片断截取处理，得到心电图动态实时分析数据中第二心搏类型的AI报告数据。优选的，所述数据存储模块具体包括：用于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行数据存储的系统。优选的，在所述调用处理模块根据所述报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据之前，所述方法还包括：鉴权处理模块根据请求者ID和报告对象ID，对请求者进行鉴权处理，确定所述请求者是否具有查询报告对象的认证信息；如果有，则调用处理模块根据所述报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据；如果没有，则所述鉴权处理模块获取预设返回信息，根据所述请求者ID发送给所述请求者的用户设备。第二方面，本专利技术实施例提供了一种用于心电监测的自动报告生成系统，包括上述第一方面的自动报告生成方法中所述的：输入模块、调用处理模块、数据存储模块、AI心电数据处理模块、报告生成模块和输出模块。优选的，所述系统还包括：鉴权处理模块。优选的，所述调用处理模块具体包括：心电数据加载模块、AI报告数据加载模块、用户信息加载模块和报告模板加载模块。本专利技术实施例提供一种用于心电监测的自动报告生成方法，能够采用模块化的设计对不同属性的数据进行模块化存储，在生成报告时，根据需要自定义进行模块化的数据调用，并自定义进行模块拼接得到报告数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于心电监测的自动报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：输入模块接收自动报告输出请求指令，根据所述自动报告输出请求指令确定请求者ID、报告对象ID和报告输出配置参数选择信息；调用处理模块根据所述报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据；人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据，并将所述AI报告数据存储在所述数据存储模块中；所述调用处理模块根据所述报告对象ID从所述数据存储模块中获取所述报告对象的AI报告数据，并获取所述报告对象的用户信息；所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息获取相应的报告模板数据，并根据所述报告输出配置参数选择信息确定所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据的输出配置参数；报告生成模块将所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据以相应的输出配置参数加载到所述报告模板数据中，生成所述报告对象的报告数据；输出模块根据所述请求者ID，将所述报告数据输出到所述请求者指定的报告输出设备。

【技术特征摘要】
1.一种用于心电监测的自动报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：输入模块接收自动报告输出请求指令，根据所述自动报告输出请求指令确定请求者ID、报告对象ID和报告输出配置参数选择信息；调用处理模块根据所述报告对象ID从数据存储模块中获取报告对象的心电图数据；人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据，并将所述AI报告数据存储在所述数据存储模块中；所述调用处理模块根据所述报告对象ID从所述数据存储模块中获取所述报告对象的AI报告数据，并获取所述报告对象的用户信息；所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息获取相应的报告模板数据，并根据所述报告输出配置参数选择信息确定所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据的输出配置参数；报告生成模块将所述用户信息、AI报告数据和所述心电图数据以相应的输出配置参数加载到所述报告模板数据中，生成所述报告对象的报告数据；输出模块根据所述请求者ID，将所述报告数据输出到所述请求者指定的报告输出设备。2.根据权利要求1所述的用于心电监测的自动报告生成方法，其特征在于，所述方法还包括：建立报告模板库和报告模块库；所述报告模板库包括多个报告模板数据；所述报告模板数据包括：报告界面数据和模块布局数据；所述报告模块库包括对应不同模块属性的多个报告子模块库；每个报告子模块库中包括多个模块数据；所述模块数据包括：模块界面和数据内容。3.根据权利要求2所述的用于心电监测的自动报告生成方法，其特征在于，所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息获取相应的报告模板数据具体为：所述调用处理模块根据所述报告输出配置参数选择信息，根据不同模块属性在各报告子模板库中获取相应的模块数据；根据获取到的不同模块属性的多个模块数据生成并存储为所述请求者自定义的报告模板数据。4.根据权利要求1所述的用于心电监测的自动报告生成方法，其特征在于，所述人工智能AI心电数据处理模块对所述报告对象的心电图数据进行AI心电图数据自动分析，得到AI报告数据具体包括：对所述心电图数据进行心搏检测处理，确定所述心电图数据包括的多个心搏数据；每个所述心搏数据对应一个心搏周期，其中包括相应的P波、QRS波群、T波的幅值和起止时间数据；根据所述心电图数据包括的多个心搏数据提取各心搏的联律间期和代偿间歇的时间；根据联律周期的时间和代偿间歇的时间为坐标构建时域象限，得到所述心电图数据包括的多个心搏数据在所述时域象限的位置坐标，并生成基于所述时域象限的心搏散点图像数据；基于AI心搏分类模型对所述心搏散点图像数据进行识别，得到其中心搏类型同为第一心搏类型的第一心搏数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：石博，陈娟，刘畅，汪嘉雨，吴超，张海峻，黄硕，王玲，张成胜，胡友芝，彭雪梅，
申请(专利权)人：上海优加利健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31