To provide an electrocardiographic analysis system capable of virtually continuously determining the necessity of an electric shock for a patient undergoing cardiopulmonary resuscitation with an accuracy of 99% or more regardless of the presence or absence of chest compression. A convolutional neural network having an electrocardiogram signal acquisition means, an electrocardiogram signal sampling means, a spectrogram conversion means, an input layer, an output layer, a sample data storage means, a sample data input means, and the like. The convolutional neural network is provided with sample electrocardiogram spectrograms obtained from a large number of subjects and sample data including sample response data on the necessity of electric shock. An ECG analysis system that is optimized by learning. [Selection diagram] Fig. 1【課題】心肺蘇生中の患者に対する電気ショックの必要性を、胸骨圧迫の有無に関わりなく、９９％以上の精度で、事実上、連続的に判別できる心電解析システムを提供すること。【解決手段】心電図信号取得手段１と、心電図信号サンプリング手段２と、スペクトログラム変換手段３と、入力層４Ｉ、出力層４Ｏ、サンプルデータ蓄積手段４Ｌ及びサンプルデータ入力手段４Ｔ等を有する畳み込みニューラルネットワーク４と、電気ショック適応報知手段５を備え、畳み込みニューラルネットワークには、多数の被検者について得られたサンプル心電図スペクトログラム及び電気ショックの必要性についてのサンプル回答データからなるサンプルデータが予め与えられ、自己学習させることによって最適化されている心電解析システム。【選択図】 図１
