【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开的方面涉及心电图(ecg)解释，并且特别地涉及ecg的搜索和分类以帮助ecg解释。
技术介绍
1、心血管疾病是世界上导致死亡的主要原因。2008年，全球30％的死亡可以归因于心血管疾病。据估计，到2030年，每年将有超过2300万人死于心血管疾病。心血管疾病在第一和第三世界国家的人群中普遍存在，并且无论人们的社会经济地位如何都受其影响。
2、心律失常是一种心脏电活动不规则或比正常更快(心动过速)或更慢(心动过缓)的心脏状况。尽管许多心律失常不会危及生命，但有些可能导致心脏骤停，甚至心源性猝死。事实上，心脏心律失常是去医院时死亡的最常见原因之一。心房颤动(a-fib)是最常见的心脏心律失常。在a-fib中，通过心室的电传导是不规则和无组织的。虽然a-fib可能不会引起任何症状，但通常与心悸、气短、昏厥、胸痛或充血性心力衰竭有关，还会增加脑卒中的风险。通常通过获得受试者的心电图(ecg)来诊断a-fib。为了处置a-fib，患者可以服用药物来减慢心率或改变心脏的心律。患者还可以服用抗凝剂来预防脑卒中，或者甚至可以接受包括心脏消融的外科手术来处置a-fib。在另一示例中，ecg可以通过解释各种心律和形态条件(包括心肌梗塞(mi)和缺血)来为急性冠状动脉综合征(acs)提供决策支持。
3、通常，在延长的时间段内监测患有a-fib(或其他类型的心律失常)的患者以应对疾病。例如，可以向患者提供动态心电图监测器(holter)或其他动态心电图装置，以在例如至少24小时内连续监测心血管系统的电活动。这种监测对于检测
4、美国心脏协会和欧洲心脏病学会建议，对于可能患有acs的患者，当症状出现时，应尽可能早地获取12导联ecg。已经发现，院前ecg显著缩短了处置时间(time-to-treatment)，并显示出更好的生存率。首次ecg时间(time-to-first-ecg)至关重要，因此它是由若干监管机构检测的质量和性能指标。根据2015年的国家健康统计数据，在美国超过700万人主要因为胸痛或acs相关症状而前往急诊科(ed)就诊。在美国，ed就诊率以每年3.2％的速度增长，而在美国以外，ed就诊率以每年3％至7％的速度增长。在acs ecg解释中，最准确和具体的方法是将当前ecg与同一患者的先前记录的ecg进行比较，以查看st-t段和qrs复合波是否有任何显著改变。
技术实现思路
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述文本ML模型来训练所述ECG编码ML模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，利用所述损失函数来训练所述ECG编码ML模型包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，ECG诊断的文本表示包括诊断代码集合。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，训练所述文本ML模型包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述文本ML模型是来自变换器的双向编码器表示模型即BERT模型。
8.一种系统，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述云服务系统还用于：
10.根据权利要求8所述的系统，其中，为了使用所述文本ML模型来训练所述ECG编码ML模型，所述云服务系统用于：
11.根据权利要求10所述的系统，其中，为了利用所述损失函数来训练所述ECG编码ML模型，所述云服务系统用于：
12.根据权利要求8所述的系统，其中，ECG诊断的文本表示包括诊断代码
13.根据权利要求12所述的系统，其中，为了训练所述文本ML模型，所述云服务系统用于：
14.根据权利要求8所述的系统，其中，所述文本ML模型是来自变换器的双向编码器表示模型即BERT模型。
15.一种存储有指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由处理装置执行时使所述处理装置：
16.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述处理装置还用于：
17.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中，为了使用所述文本ML模型来训练所述ECG编码ML模型，所述处理装置用于：
18.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读介质，其中，为了利用所述损失函数来训练所述ECG编码ML模型，所述处理装置用于：
19.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中，ECG诊断的文本表示包括诊断代码集合。
20.根据权利要求19所述的非暂态计算机可读介质，其中，为了训练所述文本ML模型，所述处理装置用于：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述文本ml模型来训练所述ecg编码ml模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，利用所述损失函数来训练所述ecg编码ml模型包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，ecg诊断的文本表示包括诊断代码集合。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，训练所述文本ml模型包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述文本ml模型是来自变换器的双向编码器表示模型即bert模型。
8.一种系统，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述云服务系统还用于：
10.根据权利要求8所述的系统，其中，为了使用所述文本ml模型来训练所述ecg编码ml模型，所述云服务系统用于：
11.根据权利要求10所述的系统，其中，为了利用所述损失函数来训练所述ecg编码ml模型，所述云服务系统用于：
12.根据权利要求8所述的系统...
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