【摘 要】
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针对现有心电监测局限于临床应用的问题，提出一种基于AI辅助的远程心电监测平台，并构建其整体架构，包括远程监测中心、AI智能分析中心和远程诊断中心等3个模块。为了验证该平台的应用效果，采用硬件端采集+卷积神经网络诊断的方式，实现心电信号的智能诊断，并得出卷积神经网络在心电信号识别方面具有较高的识别率的结论。实践证明该心电监测预警平台不仅可实现心电信号采集，还具备智能诊断功能，极大促进了AI算法在医疗
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针对现有心电监测局限于临床应用的问题，提出一种基于AI辅助的远程心电监测平台，并构建其整体架构，包括远程监测中心、AI智能分析中心和远程诊断中心等3个模块。为了验证该平台的应用效果，采用硬件端采集+卷积神经网络诊断的方式，实现心电信号的智能诊断，并得出卷积神经网络在心电信号识别方面具有较高的识别率的结论。实践证明该心电监测预警平台不仅可实现心电信号采集，还具备智能诊断功能，极大促进了AI算法在医疗领域的应用，体现了AI的优势。
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