技术白皮书

系统架构

AlphaBeat心脏哨兵整体技术架构

三层架构设计

设备层 (Device Layer)

4G多导联心电贴

三通道同步采集

数据处理单元

实时信号处理

通信模块

4G/5G无线传输

云端层 (Cloud Layer)

数据存储

分布式数据库

AI分析引擎

深度学习算法

预警系统

智能风险评估

API接口

开放生态接口

应用层 (Application Layer)

医生工作台

专业诊断界面

患者APP

用户监护界面

管理后台

系统管理界面

数据流架构

核心技术

AlphaBeat的技术创新和突破

心电信号处理技术

多导联同步采集技术，采样率1000Hz
自适应滤波算法，有效去除噪声干扰
QRS波群精准检测，识别准确率99.8%
心室晚电位检测，猝死风险预警

AI算法原理

深度学习神经网络，多层特征提取
卷积神经网络(CNN)处理时序数据
长短期记忆网络(LSTM)分析心律模式
迁移学习技术，持续优化模型

数据传输与安全

AES-256加密传输，确保数据安全
TLS 1.3协议，端到端加密
分布式存储，数据备份冗余
符合HIPAA医疗数据安全标准

云计算平台

微服务架构，高可用性设计
容器化部署，弹性伸缩
实时数据处理，毫秒级响应
全球分布式部署，低延迟访问

技术性能对比

创新亮点

AlphaBeat的技术突破和创新成果

心室晚电位检测技术

全球首款集成心室晚电位检测的可穿戴设备，为心脏性猝死提供早期预警。

• 检测精度达到医疗级标准
• 高阴性预测值，有效识别高危患者
• 实时动态监测，捕捉微小异常
• 与AI算法结合，提升预警准确性

实时预警算法

基于深度学习的实时预警系统，30秒内完成异常检测和预警发送。

• 多级预警机制，精准风险评估
• 自适应阈值调整，减少误报率
• 并行处理架构，支持大规模并发
• 智能路由算法，优化响应路径

多导联同步监测

创新的三通道同步监测技术，提供更全面的心脏电活动信息。

• 三通道同步采集，无时间延迟
• 高采样率，精确捕捉心电细节
• 智能电极布局，优化信号质量
• 抗干扰设计，适应各种环境

边缘计算

设备端智能处理，减少数据传输延迟，提升实时响应能力。

• 本地信号预处理，减少数据传输量
• 实时异常检测，毫秒级响应
• 智能数据压缩，节省网络带宽
• 离线模式支持，确保连续监护

自适应学习

个性化学习算法，根据用户特征优化监测参数和预警阈值。

• 用户特征建模，个性化参数
• 持续学习优化，提升准确性
• 群体数据分析，发现新规律
• 模型自适应更新，无需人工干预

多模态融合

融合多种生理参数，提供更全面的健康评估和预警。

• 心电信号与运动数据融合
• 环境因素与生理状态关联
• 多维度风险评估模型
• 综合健康指数计算

创新成果统计

对比项目	AlphaBeat	传统Holter	消费级设备
监测精度	医疗级99.5%	医疗级95%	消费级70%
实时传输
AI分析	深度学习	无	基础算法
续航时间	7天	1-2天	3-5天
防水等级	IP65	无	IPX7
疾病识别	40+种	手动分析	5-10种
专业服务

生态系统

构建开放的心脏健康生态系统

生态系统架构

核心平台

AlphaBeat心脏监护平台

医疗机构

医院、诊所、体检中心

技术伙伴

AI算法、云计算、芯片厂商

保险公司

健康险、寿险、意外险

研究机构

大学、科研院所

政府监管

卫健委、药监局

开放API接口

数据接口

// 获取实时心电数据

GET /api/v1/ecg/realtime

参数: device_id, timestamp

返回: 心电波形数据

分析接口

// AI异常检测

POST /api/v1/ai/analyze

参数: ecg_data, user_id

返回: 分析结果和预警信息