人工肝支持系统是国内外除肝移植外治疗重型肝炎最好方法之一。但也具有一定的危险性,治疗时可产生一系列并发症,特别是心血管的变化。严重的心率失常和血压变化会产生严重的后果,因此在进行人工肝治疗的过程中对心电信号进行全程监护十分必要。而现有的人工肝支持系统中对心电等医疗数据的检测、存储以及智能的分析对比存在不足。本文通过对人工肝系统的工作过程及相关需求的分析,针对在人工肝治疗过程中对于患者的心电波形智能分析以及数据存储中存在的实际问题,提出了通过制定符合OpenEHR标准的数据接口的方法,在人工肝设备中接入心电监测及其预警等系统功能,主要包括心电信息采集和患者相关电子病历接口子系统；心电信息存储及智能分析子系统；包含不同医院的历史数据的电子健康报告生成子系统。为了提高心电数据分析的准确性和及时性,本文使用了差分阈值算法,小波变换法等算法提取心电数据中R-R期间、Q-T期间、P-R段和S-T段等特征值,并运用逻辑判别法、SVM支持向量机算法对心电数据进行分析。在心电图的异常波形检测中本文对比了神经网络BP算法和SVM支持向量机算法,仿真结果显示在样本量较小并且系统资源有限的情况下,SVM支持向量机算法有着更好的表现。本文设计了相关的数据接口,对患者健康信息和人工肝治疗参数实现了方便的导入导出数据,易于按诊疗要求生成治疗报告。所研究的系统功能经测试,已基本达到了预期的数据处理和设计要求,为提升人工肝疗法的安全性提供了具有实际价值的帮助。