基于人工智能的心电异常数据分析方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的心电异常数据分析方法及系统，属于医疗信息技术领域。为解决现有技术难以对多重用药患者的心电参数异常进行有效归因的技术难题，本发明提供的方法包括：获取心电信号及同步用药记录的训练数据；基于训练数据，训练深度学习模型将心电信号解耦为表征生理基线和各药物效应的独立潜空间特征向量；获取患者实时心电信号并编码为真实潜空间向量；针对目标药物，通过干预其对应潜空间维度生成反事实潜空间向量；解码生成反事实心电信号；比较真实与反事实心电信号的关键参数，其差值即为目标药物的独立动态影响。本发明能够精确、量化地分离出单一药物的独立效应，为临床精准用药提供决策支持。