监督式机器学习（Supervised Machine Learning）是AI心电图领域的一项、重要技术。其通过学习已被标记的训练数据，使AI软件自动学习有特征并能预测新数据结果。该技术在心血管疾病的诊治中能起关键作用，尤其在心电图的分析领域。通过监督式学习，还能开发自动识别心脏疾病的模型，建立和提高其诊断能力。[基本原理]其核心理念就是通过大量的标记数据训练模型的学习，AI系统必需要掌握和理解输入的数据与输出结果之间的关系，并进行分类（Classification）和回归（Regression）。分类是预测离散的结果；而回归则是预测连续的结果，如疾病的严重度。在心电图的分析中，通过学习已标记过的心电图数据和相应的诊断结果，分析和预测新的心电图结果，做出准确诊断。