【嘉勤点评】华为发明的心脏健康状态评估方案，根据心律样本数据训练得到心律评分模型，将待识别的心律特征输入心律评分模型中，以得到心脏状态的评估分数，通过该分数，可以直观地了解到自身当前的心脏健康程度。
集微网消息，在当今的社会中，中低风险的心律失常极其普遍。在目前的医疗体系中，对于偶发性、无明显症状的心律失常，医生一般不建议药物治疗。但是，如果不施加干预，中低风险的心律失常也会加重心脏负担，使得心律失常疾病频发以及年轻化。
在目前的诊疗方案中，通常通过电子病历、医学影像、ICU监控数据等医院内的采集的数据综合分析和预测用户的心脏健康疾病风险。但是此类诊疗方案的目标人群主要是疾病末期患者，关注的重点是具有死亡威胁的高危疾病，中低风险的心律失常并非医生关注的对象，医生难以在心律失常的早期可逆转的阶段及时提醒用户。
除此之外，当前许多智能穿戴设备具有心律检测的功能，但是这些智能穿戴设备的提示方式较为简单，只能简单提示“未见异常”、“偶发不规则心律”、“疑似房颤”等。由于大多数用户缺乏心脏疾病的知识，这种提示方式对用户来说理解难度较高，难以认知到心脏的健康程度。
为此，为了让用户可以对心脏的健康状况有一个直观的认知，华为在2019年11月22日申请了一项名为“一种心脏状态评估方法、装置、终端设备及存储介质”的发明专利（申请号：201911155678.6），申请人为华为技术有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。
如上图，为该专利中发明的心脏状态评估方法的流程示意图，首先，需要获取心律样本数据，该数据中包括样本心律特征和样本标签，在对用户的心脏状态进行评估之前，需要先获取心律样本数据，根据心律样本数据构建心律评分模型。在实际应用的过程中，可以通过专业的心律诊疗设备、智能穿戴设备等设备的传感器采集反映用户心律状态的原始数据。
其次，根据心律样本数据对预设评分模型进行训练，得到心律评分模型。该方案中使用回归模型，例如线性回归模型、CART模型以及梯度提升迭代决策树模型等回归模型中的一种作为预设评分模型。当确定了回归模型的类型后，就可以使用心律样本数据中的样本心律特征和样本标签对回归模型进行训练。
最后，将待识别的心律特征输入心律评分模型，得到心脏状态评估分数，当训练得到心律评分模型后，可以用心律评分模型为用户评估心脏状态。
如上图，其中的三角形数据点为用户在预设时间段内的心脏状态评估分数，在该应用场景中，将用户1的心脏状态评估分数与预设的数据库中存储的心脏分数曲线进行匹配。心脏分数曲线A与用户1的心脏状态评估分数以及心脏状态评估分数的变化曲线的匹配程度最高，可以使用心脏分数曲线A对用户1未来的心脏状态变化趋势进行预测。
根据心脏分数曲线A的发展趋势显示，用户1最近一次得到的心脏状态评估分数为83，并且用户1未来一段时间内心脏状态可能会有所优化，由此可以判断：心脏状态评估分数可能会有所提升。
以上就是华为发明的心脏健康状态评估方法，该方案中根据心律样本数据训练得到心律评分模型，将待识别的心律特征输入心律评分模型中，以得到心脏状态的评估分数。通过该分数，可以直观地了解到自身当前的心脏健康程度，解决了现有技术中用户难以认知心脏健康程度的问题。
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（校对/holly）
