陳一非在入職以後主攻心臟診斷部分。

他們利用人工智慧深度學習, 集中開發心電圖的識別系統。它將主要針對靜態心電圖ecg, 讀懂, 並在30秒內出具診斷報告。如有st段抬高、壓低, 那可能是心肌梗死或心絞痛，如果……那可能是……ai還會分析其他檢查數值，比如肌鈣蛋白、ck-mb，繼續考察心肌梗死和其他病的可能性，要都沒有，則會根據各項資訊提供建議，比如要不要複查心電圖，要不要行冠脈造影……也有可能指導醫生做心臟超聲、拍胸部ct, 或者檢查患者體格用以排除動脈夾層和肺栓塞等等可能。

陳一非沒多久便捉住了重點——傳統演算法對心電圖並不合適。可以說與指紋十分類似，每個人的心臟都不一樣，於是，他引入了性別年齡身高體重等等東西，綜合考量。

在技術上，不僅有主要用於影象識別的卷積神經網路（n），還有主要用於文字識別的迴圈神經網路（rnn），陳一非的想法非常具有創意，就是讓rnn如同學習句子一樣“學習”心電圖。既然透過訓練，rnn可以知道句子當中一個單詞前後有什麼詞是正常的，有什麼詞是不正常的，那也應該可以知道心電圖中一個心搏前後有什麼活動是正常的，有什麼活動是不正常的。他把心電圖拆成一個個的心搏，讓ai考察關係、變化，“思考”圖形是否異常。陳一非說：“一個心搏如同一個詞彙，若干心搏如同一個句子，放在一起才有意義，不能單一地看。”

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