心电大数据时代面临的挑战李方洁中医院随着现代科技与信息技术突飞猛进的发展，医学正在向大数据时代迈近，对传统的心电分析方法提出严峻挑战。如果不能及时有效建立适宜大数据分析的方法学，无疑会对心电学的发展形成瓶颈式的阻碍效应。一、面临大数据分析的挑战昔日依靠视觉就可以对常规心电图数据进行充分的分析处理，但Holter问世后，心电学已悄然进入大数据时代。很多人随即开始了对心电大数据处理方法学的不断探索，如RR间期直方图、RR间期趋势图、心律失常分布直方图、时间RR间期散点图等等。但这些技术在Holter分析中并未充分体现出其应用价值，当心电散点图这一心电数据非线性分析方法在临床应用以来，大数据分析方法学的意识得到唤醒。十多年临床探索和应用的实践显示，在Holter分析中，心电散点图技术正在不知不觉中一步步替代传统的波形分析技术。这一技术的应用使动态心电图工作者能更加轻松自如地完成过去需要用更长时间完成的每天大致固定的Holter大数据分析工作。二、大数据分析的方法学十多年的临床应用证明，心电散点图是心电大数据分析的适宜技术，可以快速、宏观地对心律失常进行浏览和初筛，当发现可能的问题时，可对局部信息进行“放大”，通过逆向回放实时波形的技术，找出可能存在的有诊断意义的图形，进行心电图的“微观”诊断。由于心电散点图及其逆向回放技术的应用，时间RR间期散点图等沉睡多年的大数据图形对心律失常的诊断功能得到有效挖掘，由于心电散点图与这些系统之间的链接，能充分利用各系统的特长，发挥优势互补作用，提高了心律失常的诊断水平与诊断速度。目前对于心电大数据诊断应用最多的是心电散点图方法，随着对其二维图形的深入认识和功能拓展，差值散点图、时间RR间期散点图及三者之间的链接交互应用越来越受到
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