醫學研究指出長時間心電圖(Electrocardiography, EEG)記錄對於偵測慢性心血管系統相關疾病有其重要性亦為現階段臨床上的缺口；然而，多天期記錄所衍生之大數據量處理是目前面臨之難題。
大數據量的產生將使得資料庫管理資源的上升，醫學訊號的後分析(post-processing)最後皆須經具醫學相關訓練人員判讀並由醫師簽核，醫療人力成本將大幅提高。
因此，本案欲開發機器學習(Machine Learning)演算法架構，透過如深度學習(Deep Learning)、類神經網路(Artificial Neural Network)或基因演算法(Gene Algorithm)等架構以智能化的學習機制達到自動化處理所蒐集到大量的心電訊號，達到有效的降低人力與醫療之目的。
