现代社会保险业迅速发展，2022年中国新增保单554亿件，同比增长13.3%,赔款与给付支出1.5万亿元[1]。客户身份识别是保险公司与客户进行保险交易的基石，是指义务机构在勤勉尽责的基础上采取合理手段了解客户及其交易情况，以防骗保、洗钱及其他违法犯罪活动发生，涉及客户新建、投保、赔付等多个业务环节[2]。目前保险业主要采用有效身份证明文件，以及人脸、指纹、虹膜、DNA等生物识别技术进行客户身份识别，但这些方法相对单一，易于仿造和模仿，识别可靠性较低。近年来，假借他人心脏病病例骗保案件频发，导致保险金大量流失，给保险业的健康有序发展带来了严峻挑战。传统的客户身份识别手段和技术已经不能适应新形势下保险业客户身份识别的需求，国内外保险业急需有效、快捷的活体个人身份识别技术。心电图具有生物特征的普遍性、可携带性、唯一性和稳定性，可“跨界”到信息技术领域，应用于保险业的活体个人生物特征身份识别。

心电身份识别技术在国内保险行业已应用了近20年，并取得了阶段性成果。2006年郑州大学心电学研究所李中健教授等在国内开创性提出了“心电波形唯一性”假说[3],并将该理念推广至医疗保险卡应用领域，同年申请了“心电生物特征身份识别卡”国家发明专利[4];2009年，李中健等应用心电图检查技术对活体个人进行身份识别的研究成果荣获河南省科学技术进步三等奖；2022年，井艳等应用心电图对参保人员进行身份识别的研究成果获河南省教育厅科技成果一等奖；李中健教授研究团队共计发表相关论文30余篇。

为了推广活体个人心电身份识别技术在保险业的应用，进一步丰富和完善生物特征识别技术，郑州大学心电学研究所和天津心脏病学研究所共同组织相关领域专家，撰写了《心电图身份识别在保险业应用专家共识》。

1、常用的生物特征识别技术

生物识别技术是将计算机与光学、声学、生物传感器等密切结合，通过对人体固有生理特征或行为特征的收集、汇总、对比和分析，进行个人身份鉴定的技术[5]。基于生物特征的普遍性、可携带性、唯一性和稳定性，基于人脸[6]、指纹[7]、虹膜[8]、基因[9]、手形[10]、声纹[11]、步态[12]等的多种生物识别技术逐渐自成系统，应用于多个领域。

生物特征识别技术一般分为次级、高级、深奥生物特征识别技术三类。次级生物特征识别技术主要包括人脸、掌形、掌纹、签名和语音识别。由于此类生物特征易于仿造和模仿，识别可靠性相对较低，一般只能应用于安保级别要求较低的领域。高级生物特征识别技术主要是指视网膜、虹膜和指纹的识别。由于此类生物特征比较复杂、不易仿造，因此被公认具有很高的可信度和准确度，广泛应用于政府部门、军事机构、银行等安保级别要求较高的应用场景。深奥生物特征识别技术主要包括血管纹理、人体气味和DNA识别。此类生物特征极其复杂，不能仿造，一般被认为具有绝对的可信度和准确度。由于血管纹理、人体气味特征不易采集，因此识别技术还不成熟；DNA识别技术相对成熟，但是费用较高，一般用于刑侦和亲子鉴定。每种生物特征识别技术都有其局限性：视网膜识别对于眼疾患者误识率高；虹膜识别不易识别黑眼睛(深色眼球的虹膜)的个体和眼疾患者；指纹识别在手指有伤口或划痕而使指纹模糊不清，或是指纹过于纤细以致不能在照片上清晰显示的情况下存在误识，且指纹易于乳胶复制，造假成本低。

每一种生物特征识别技术都有各自的特点，在不同场合各具优势，而如果将多种生物特征识别技术联合应用、优势互补[13,14,15,16,17],则能进一步提高可靠性，应用前景也更为广阔。研究新方法的目的是丰富和完善生物特征识别技术，而不是让一种方法取代另一种方法。当然，采用一种简捷可靠的生物特征进行识别是我们追求的理想目标。

2、 心电生物特征识别技术及其优势

心脏收缩之前先产生电激动，这种电激动被心电图机记录下来，形成随心动周期规律变化的动态曲线，即心电图[18]。正常心电图波形一般包括P波、QRS波、T波、U波、PR间期、QT间期和ST段，其形态、电压、时限都有正常范围。由于心电图满足活体个人身份识别的4个基本条件，即普遍性、可携带性、唯一性和稳定性，因此可作为新的生物特征用于活体个人身份识别。

2.1普遍性

心电图具有无创、安全、绿色、操作简单等优势，在全世界范围内得到了广泛的应用和推广，现已普及到门诊、病房和健康体检中，也成为心血管疾病患者的必查项目。各级医疗单位都配备有心电图机，在心电专业人员的操作下，随时随地都能采集到活体个人心电图。

2.2可携带性

随着社会的发展、活动地域的扩大，人们出于工作、生活、旅游等原因远赴世界各地。当身体遇到不适或突发心脏疾病时，他们可通过已普及应用的民用心电图仪描记心电图并上传网络，借助后台辅助诊断，也可前往当地医疗机构描记心电图，以明确诊断并及时治疗。从这个意义上说，活体个人心电图具有可携带性，无论人们身处何处，只要有心电图机，就都能采集到心电图。

2.3唯一性

从理论上讲，每个人只有一颗心脏，世界上没有两颗完全相同的心脏，而心电图是心脏电活动的记录，因此，每个人都应拥有自己特有的心电波形，表现出独特的心脏电学特征，包含其自身的心电生物特征识别点，即心电图具有唯一性。每一个体从出生后到18岁成年前，其心电波形尽管像人的容貌一样变化较大，但成年后的心电波形相对稳定、基本不变。12、15或18导联心电图具有众多特征点可供识别，正如利用基因短串联重复序列位点的多态性进行身份识别一样。

2.4稳定性

同一活体个人在不同时间、不同温度、不同地点、不同心率以及不同疾病情况下，心电图可能会有振幅、时限以及个别波形的改变，但不影响身份识别，尤其是QRS波形态基本保持不变，显示了活体个人心电生物特征的稳定性[19]。也就是说，每个活体个人心电图QRS波形态可作为身份识别的主要特征点和重要依据。

在人脸整形、损毁，或指纹损毁、指套造假等情况下，身份识别的准确性会受到影响。DNA检查复杂、成本高、耗时长，如遇基因突变、同卵双胎等情况，则无法进行身份识别。心电生物特征识别技术具有成本低、操作便捷、不可造假、不可复制的优势，可弥补上述生物特征识别技术的不足。然而，该技术也有自身的局限性：当活体个人的正常窦性心律被室性心律所取代，或是心脏停止跳动时，无法进行身份识别。

3、心电生物特征识别技术的主要内容

心电生物特征识别技术是指利用心电图机，通过活体个人体表描记心脏的每一心动周期，记录电活动变化的生物特征波形并将其作为特征点进行身份识别和认证。该技术的主要内容包括以下几个方面：

(1)规范使用的心电图机必须符合国家或国际标准(尽可能使用数字化心电图机，原始数据永久保存),采样频率成人0.05～150 Hz、儿童0.05～250 Hz[20]。

(2)心电图描记时，导联连接位置要准确、固定，并确保多次检查时位置一致。操作人员应接受规范化培训，避免导联错接及波形干扰；

(3)将投保人参保前后两次或多次采集的活体个人12、15或18导联心电图进行比对。

(4)用字母及符号定性标记12、15或18导联心电图P-QRS-T-U波的形态特征，并依照不同波形排序比对：如P波直立，QRS波呈qRs型，ST段正常，T波直立，U波显现。

(5)对12、15或18导联心电图P-QRS-T-U波的形态特征进行定量分析：自Ⅰ导联起，仔细观察、记录和比对各波段的电压、时限、切迹、顿挫等。若Ⅰ导联波形描述相同，则观察Ⅱ导联；若Ⅱ导联波形描述仍相同，则观察Ⅲ导联，依此类推，直至所有导联全部分析完毕。对各波可采取绝对法和相对法来描述。绝对法：如波形≥0.5 mV,则用大写字母标识，否则用小写字母。例如：某个导联QRS波呈qR型，则说明q波<0.5 mV,R波>0.5 mV。相对法：两个波形相比，振幅大者用大写字母标识，振幅小者用小写字母。例如：某个导联QRS波的R波、S波均>0.5 mV(或<0.5 mV),则二者之中波形较大者就用大写字母标识，反之用小写字母。后缀以具体的形态特征(如电压、时限、双峰、切迹、顿挫等)来描述。

(6)通过两次或多次心电图比对，判定受检心电图是否出自同一人。

(7)通过两次或多次心电图比对，判定受检心电图是否正常。

(8)若两份或多份心电图波形有差别(可能系心电图机参数不同所致),影响识别判断，则可要求心电专业人员在熟知机器性能指标的基础上，进行初步的定性分析并在允许误差范围内做定量分析，必要时(如有可能)需重新采集心电图，以提高心电波形识别的准确性。

4、心电图身份识别的特征点及其提取

4.1国外研究情况

2001年至今，国外开展心电图身份识别研究以工科为主或医工结合，多利用公开的心电图数据库，研究方法从早期的数学、信号学的比较到传统机器学习模型方法，再到最近的深度学习方法，均证实了心电图用于身份识别的可行性和可靠性。相关研究成果见表1。

PTB：德国联邦物理技术研究所心电数据库；ECG ID数据库：心电图身份数据库；Fantasia：幻想曲健康志愿者心电数据库；MIT-BIH：美国麻省理工学院和贝斯以色列医院心律失常数据库；CYBHi：在这里查看您的生物信号倡议数据库；ECG-GUDB：英国格拉斯哥大学心电图数据库。

4.2国内研究情况

4.2.1工科领域研究情况

2005年至今，国内工科领域的研究者们对心电图身份识别开展了一些研究，主要通过不同算法对心电信号进行特征点提取，有效提高了心电图生物特征身份识别的准确率。相关研究成果见表2。

通过信噪比和相关系数衡量预处理结果，利用多种分类识别方法进行测试，证实最适用于心电图识别的方法为小样本下支持向量机(SVM)算法

基于希尔伯特振动分解和卷积神经网络的融合特征心电图信号识别算法，具有高效的识别性能和良好的应用前景

窦梓荧[41]2022采用快捷连接设计，并通过增加卷积层数和卷积核数量来提取特征点

4.2.2医科领域研究情况

1988年，李中健教授等开展了心电图身份识别的早期研究，并率先将相关研究成果应用于保险业。此前国际上未见应用心电图检查技术进行活体个人身份识别的相关报道，因此，李中健教授也成为全球首位使用心电图检查技术识别活体个人身份的专家[42]。早在2005、2006年，李教授就分别培养了两名心电图身份识别方向的硕士研究生，并相继提出以下学术观点：① “心电波形唯一性”假说[3],并将该理念推广至医疗保险卡应用领域[4,43];② 每一个体12导联心电图的P-QRS-T-U波包含其本人的心电波形特征[44](表3[4]);③ 在定性及定量分析中，可见每个活体个人的心电波形不完全相同[45];④ 在不同环境、季节、心率、时间、药物等因素的影响下，同一活体个人心电图QRS波形仍相对稳定，基本不变[19];⑤ 不同地区、不同区域，成人非同一人心电波形无重复现象[46];⑥ 心电图QRS波波形高大、变化小且变异度小，适合作为计算机快速身份识别的指征[47]。李中健教授团队的相关研究成果见表4。

5、心电图身份识别在保险业的技术鉴定流程

心电图身份识别应用于保险业的技术鉴定流程如图1所示。在保险业客户身份识别过程中，需要将投保人的样本与检材进行比对，其中，检材是指投保人在投保前描记的12、15或18导联心电图，可从心电图数据库中提取；样本是指投保人申请理赔时单次或多次描记的疾病心电图。

图1心电图身份识别应用于保险业的技术鉴定流程   

投保人检材和样本主要比对以下几个方面：

(1)观察检材和样本心电图是否符合国家或国际标准，采样频率成人0.05～150 Hz、儿童0.05～250 Hz。

(2)观察导联连接、安放位置是否正确，避免错接及心电图描记干扰现象。

(3)观察心电图P-QRS-T-U波群是否稳定、清晰可辨。

(4)对两次或多次采集的心电图的形态、振幅、时限进行比对，并做定性和定量分析。首先，定性标记12、15或18导联心电图上P-QRS-T-U波的形态特征：用字母及符号记录心电图各波段的形态特征，依照不同波形排序比对。其次，对定性描述的P-QRS-T-U波形态特征进行定量分析：仔细比对样本和检材，自Ⅰ导联仔细观察和记录各波段的电压、时限、切迹、顿挫等，若Ⅰ导联波形描述相同，则观察Ⅱ导联；若Ⅱ导联波形描述仍相同，则观察Ⅲ导联，依此类推，直至所有导联全部分析完毕。对各波形可采取绝对法和相对法，按振幅大小分别以大小写字母表示，后缀以具体的形态特征(如电压、时限，双峰、切迹、顿挫等)描述。

根据投保人样本和检材的比对结果，不仅可判定两次或多次采集的心电图是否来自同一人，而且可判定是否为同一人的疾病心电图，明确样本是否符合保险公司的疾病理赔标准。

6、 未来展望

前期研究已充分证明，心电图QRS波形态具有良好的稳定性，这是心电图身份识别的基石。基于大型心电数据库，充分利用心电图的这一特性及计算机识别数字化心电生物特征，采用数字信号处理、逐级分类、模式识别等技术，研发个人身份识别软件系统，实现快速个人身份识别，是心电生物特征识别技术的未来发展趋势。我们期待未来的身份识别由专家识别逐步过渡到普通人识别，由人眼识别逐步过渡到机器识别，更希望心电生物特征识别技术在保险业普及应用的基础上，进一步拓展到医保、银行、司法、公安、部队、政府等需要进行身份识别的部门和单位，以更好地促进社会稳定和维护国家安全。

核心专家组成员(按姓氏拼音排序):陈康寅(天津医科大学第二医院),董建增(首都医科大学附属北京安贞医院),简立国(郑州大学第二附属医院),刘桂芝(郑州大学第一附属医院),卢喜烈(中国人民解放军总医院),李中健(郑州大学第二附属医院),李世锋(郑州大学第二附属医院),刘彤(天津医科大学第二医院),张存泰(华中科技大学同济医学院附属同济医院)

专家委员会成员(按姓氏拼音排序):曹云山(甘肃省人民医院),邓国兰(重庆医科大学附属第一医院),谷云飞(郑州大学附属洛阳中心医院),何涛(广西医科大学第一附属医院),贾邢倩(新疆维吾尔自治区人民医院),李方洁(中国中医科学院望京医院),李国良(西安交通大学第一附属医院),李乔华(中南大学湘雅二医院),李永健(天津市南开医院),李忠杰(浙江省人民医院),郦明芳(江苏省人民医院),牛向东(郑州大学第五附属医院),邵虹(空军军医大学西京医院),沈灯(上海市中医药大学附属普陀医院),苏晓灵(青海省人民医院),王红宇(山西医科大学第二医院),王宏治(四川大学华西医院),王林(天津市胸科医院),王巍(郑州大学第三附属医院),王新康(福建省立医院),邢适颖(河南科技大学第一附属医院),杨红艳(湘南学院心脑血管病研究所),杨曙艳(河南省胸科医院),杨晓云(华中科技大学同济医学院附属同济医院),尹德春(哈尔滨医科大学附属第一医院),张丽娟

参考文献:

[1]北京商报,银保监会∶222年新增保单件数54亿件,同比增长13.3%[B/0OL](228-02-83)202-08-42 .

[2]郭小艳,何思骞,段玲,等.保险机构反洗钱客户身份识别困境与实践应对[J],保险理论与实践,2020,54(12);87-99.

[3]李中健,邢适颖,李世锋,等.心电波形唯―性探讨[J].中原医刊,2006,33(22):2.

[4]李中健,李世锋,王菊.心电生物特征身份识别卡:中国,200610107091[P].2008-03-26.

[5]闫琳.基于手形和手掌纹理的身份鉴别技术研究[D].宁波:宁波大学,2011.

[6]石燕.声纹识别技术研究[D].南京:南京航空航天大学,2004.

[7]苏开娜,刘玉栋,马丽.身份识别中步态特征的提取[J].北京工业大学学报,2005,31(4):388-393.

基金资助:河南省医学科技攻关计划项目(LHGJ20210390);河南省医学教育研究项目(Wjlx2021308);

文章来源:聂连涛,张昊,井艳等.心电图身份识别在保险业应用专家共识[J].实用心电学杂志,2023,32(04):234-242.