搏动重新分类的制作方法

本公开涉及用于分析心脏活动和心脏事件的设备、方法和系统。

背景技术：

1、用于收集生物特征数据的监测设备在诊断和治疗患者的医疗状况中变得越来越普遍。例如，移动设备可以被用于监测患者的心脏数据。这种心脏监测可以为医生提供有关患者各种心脏状况和不规则性的发生和规律的有价值的信息。心脏监测可以被用于例如识别异常心律，使得向患者、医生或其他护理提供者提供关键警报，并且可以治疗患者。

技术实现思路

1、在示例1中，一种方法包括由第一计算系统接收心电图(ecg)数据和与ecg数据相关联的元数据。元数据包括初始心脏事件分类和在与初始心脏事件分类相关联的第一事件期间发生的搏动(beat)的初始搏动分类。该方法还包括在用户界面中显示ecg数据；接收将初始心脏事件分类改变为后续心脏事件分类的命令；并且基于后续心脏事件分类，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类。

2、在示例2中，根据示例1所述的方法，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室性心动过速事件，其中，后续心脏事件分类是室上性事件，其中后续搏动分类是室上性搏动。

3、在示例3中，根据示例1所述的方法，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是室性心动过速事件，其中后续搏动分类是室性搏动。

4、在示例4中，根据示例1所述的方法，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是正常窦性事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

5、在示例5中，根据示例1所述的方法，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是心房颤动事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

6、在示例6中，根据前述示例中任一项所述的方法，其中，初始搏动分类包括第一搏动类型和第二搏动类型，其中，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类包括仅修改第一搏动类型。

7、在示例7中，根据前述示例中任一项所述的方法，还包括：在ui中显示初始搏动分类和初始心脏事件分类，并且在自动修改步骤之后，显示后续搏动分类和后续心脏事件分类。

8、在示例8中，根据前述示例中任一项所述的方法，其中，初始搏动分类和初始心脏事件分类由服务器操作的深度学习神经网络确定，其中，后续搏动分类由第一计算系统确定。

9、在示例9中，根据示例8所述的方法，其中，后续搏动分类通过由第一计算系统上操作的网络浏览器执行计算机代码被确定。

10、在示例10中，根据示例8所述的方法，还包括：由第一计算系统接收数据包中的计算机代码，该数据包还包括ecg数据和元数据。

11、在示例11中，根据前述示例中任一项所述的方法，其中，命令响应于经由ui从用户接收输入而被生成。

12、在示例12中，根据前述示例中任一项所述的方法，还包括：由第一计算系统接收第二组ecg数据和与第二组ecg数据相关联的第二组元数据。第二组元数据包括第一心脏事件分类和在与第一心脏事件分类相关联的第二事件期间发生的每个搏动的第一搏动分类。该方法还包括接收将第一心脏事件分类改变为第二心脏事件分类的第一命令，并且基于第二心脏事件分类将第一搏动分类保持为第二搏动分类。

13、在示例13中，一种计算机程序产品，包括致使一个或多个处理器执行示例1至12所述的方法的步骤的指令。

14、在示例14中，一种计算机可读介质，其上存储有示例13所述的计算机程序产品。

15、在示例15中，一种计算机，包括示例14所述的计算机可读介质。

16、在示例16中，系统包括具有ui、第一处理器和第一计算机可读介质的远程计算系统，该第一计算机可读介质具有体现在其上的第一组计算机可执行指令。第一组指令被配置为由第一处理器执行，以致使第一处理器：在接收到ecg数据和元数据后在ui中显示ecg数据。元数据包括初始心脏事件分类和与初始心脏事件分类相关联的第一事件期间发生的搏动的初始搏动分类。第一组指令还被配置为接收将初始心脏事件分类改变为后续心脏事件分类的命令，并且基于后续心脏事件分类，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类。

17、在示例17中，根据示例16所述的系统，其中，命令响应于经由ui从用户接收输入而被生成。

18、在示例18中，根据示例16所述的系统，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是室性心动过速事件，其中后续搏动分类是室性搏动。

19、在示例19中，根据示例16所述的系统，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是室性心动过速事件，其中后续搏动分类是室性搏动。

20、在示例20中，根据示例16所述的系统，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是正常窦性事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

21、在示例21中，根据示例16所述的系统，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是心房颤动事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

22、在示例22中，根据示例16所述的系统，其中，初始搏动分类包括第一搏动类型和第二搏动类型，其中，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类包括仅修改第一搏动类型。

23、在示例23中，根据示例16所述的系统，其中，第一组指令被配置为由第一处理器执行，以致使第一处理器：在ui中显示初始搏动分类和初始心脏事件分类，并且在自动修改步骤之后，显示后续搏动分类和后续心脏事件分类。

24、在示例24中，根据示例16所述的系统，其中，第一组指令被配置为经由远程计算系统处的网络浏览器执行。

25、在示例25中，根据示例16所述的系统，还包括：具有数据库、第二处理器和第二计算机可读介质的服务器，该第二计算机可读介质具有体现在其上的第二组计算机可执行指令。第二组指令被配置为由第二处理器执行，以致使第二处理器：使用由服务器操作的机器学习模型并基于ecg数据，确定初始心脏事件分类和初始搏动分类。指令还被配置为致使第二处理器：将初始心脏事件分类和初始搏动分类存储在数据库中；向远程计算系统发送初始ecg数据条、初始心脏事件分类、初始搏动分类和第一组指令；从远程计算系统接收后续心脏事件分类和后续搏动分类；并且在数据库中用后续心脏事件分类替换初始心脏事件分类，以及用后续搏动分类替换初始搏动分类。

26、在示例26中，根据示例25所述的系统，其中，第一组指令由远程计算系统处的网络浏览器执行。

27、在示例27中，一种方法包括：由第一计算系统接收ecg数据和与ecg数据相关联的元数据。元数据包括初始心脏事件分类和与初始心脏事件分类相关联的第一事件期间发生的搏动的初始搏动分类。该方法还包括在ui中显示ecg数据，接收将初始心脏事件分类改变为后续心脏事件分类的命令，并且基于后续心脏事件分类，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类。

28、在示例28中，根据示例27所述的方法，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是室性心动过速事件，其中后续搏动分类是室性搏动。

29、在示例29中，根据示例27所述的方法，其中，初始心脏事件分类是心房颤动事件、正常窦性事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是室性心动过速事件，其中后续搏动分类是室性搏动。

30、在示例30中，根据示例27所述的方法，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是正常窦性事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

31、在示例31中，根据示例27所述的方法，其中，初始心脏事件分类是室性心动过速事件或室上性事件，其中，后续心脏事件分类是心房颤动事件，其中后续搏动分类是正常搏动。

32、在示例32中，根据示例27所述的方法，其中，初始搏动分类包括第一搏动类型和第二搏动类型，其中，将初始搏动分类自动修改为后续搏动分类包括仅修改第一搏动类型。

33、在示例33中，根据示例27所述的方法，其中，后续搏动分类通过由第一计算系统上操作的网络浏览器执行计算机代码被确定。

34、在示例34中，一种方法包括(使用由服务器操作的机器学习模型并且基于ecg数据)确定初始心脏事件分类和事件期间发生的搏动的初始搏动分类。该方法还包括将初始心脏事件分类和初始搏动分类存储在服务器的数据库中。该方法还包括(向远程计算系统)发送初始ecg数据条、初始心脏事件分类、初始搏动分类和可执行代码。该方法还包括：从远程计算系统接收后续心脏事件分类和后续搏动分类，并且在数据库中用后续心脏事件分类替换初始心脏事件分类，以及用后续搏动分类替换初始搏动分类。

35、在示例35中，根据示例34所述的方法，还包括：用后续心脏事件分类和后续搏动分类训练机器学习模型。

36、虽然公开了多个实例，但是本公开的其他实例对于本领域技术人员来说从以下具体实施方式中将变得明显，该具体实施方式示出并描述了本公开的说明性实例。因此，附图和具体实施方式应被视为本质上是说明性的，并且不是限制性的。