【心闻速递】人工智能心电图及针灸危险因素预测心房颤动
长乐娱乐新闻网 2025-09-07
该深入研究对基于剖面修习的心电可怕频率与传统的房颤针灸可怕诱因中间的的关系有最主要意义。首先,针灸可怕诱因以剖面修习仿真可感知的方式在备注现于脑电左图上。具体地说,ECG-AI不确定性和CHARGE-AF分数在每个解析集之前不具之前度之内外性。此内外,用作特点映射和之前值托形统计分析发掘出ECG-AI不确定性很大程度上受神经纤维去极化和复极化的时期的严重影响,神经纤维结构上和功能也许受成年人和哮喘等慢性癌症的严重影响。
其次,剖面修习仿真似乎分离出来了与针灸可怕诱因互补的房颤可怕诱因。CH-AI是一种CHARGE-AF和ECG-AI相混合的仿真,与原则上ECG-AI或CHARGE-AF远比,CH-AI无论如何显示造出来得好的AF辨识、录入和新的归类战斗能力。这备注明,与原则上用作任何一种方法远比,将针灸也许性信息与认知科学心电也许性整体相混合的仿真的统计分析功用有值得注意减低。正因如此,与原则上用作两种仿真远比,根据ECG-AI和CHARGE-AF归类为高危许多人的房颤也许性明显来得高。此内外,CH-AI和CHARGE-AF的统计分析歧异随着间隔时间延至而来得加值得注意,这也许与针灸可怕诱因的间隔时间累积现像有关,而用作ECG-AI的辨认保持相对不变,指引基于脑电左图的房颤也许性统计分析也许在短期统计分析上都贡献最大。
该深入研究的设计背景说明如下。首先,深入研究成果们对至少展开一次ECG针灸安全检查的生物体展开ECG-AI锻炼。同时敦促高血压间隔时间延迟资料之外CHARGE-AF分数的每个实现。这两个敦促都引入了潜在的同样偏倚。但是该深入研究确立做纵向初级护理生物体的EHR样本也许会减少偏倚,且该深入研究仿真在一个显然独立的前瞻性配置文件深入研究之前在此期间区分AF。其次,该深入研究锻炼集代备注了单一该机构的生物体。在多个该机构展开来得大样本的锻炼有助于生成来得精确和来得新创的仿真。第三,由于美国有机体汇丰银行随访有限,审核间隔时间窗为2年,而MGH和BWH为五年。
第四,ECG-AI是一个记录器仿真。然而,与既往AF统计分析仿真远比,该深入研究用作值得注意性映射和之前值托形统计分析推论,有机体学上合理的脑电左图改变(例如,p托持续间隔时间延至)对AF也许性审核严重影响最大。第五,5年的统计分析过道也许代备注房颤也许性,但不用立即打压。然而,该深入研究仿真在较短的间隔时间过道之前也有一致的区隔。尚能不用排除ECG-AI辨识此前依赖于未治疗的神经纤维颤动。第六,ECG-AI和CH-AI需要在美国有机体汇丰银行新的录入。来得换预后仿真时,有必要新的录入。通过对美国有机体汇丰银行的房颤愈演愈烈率展开简单的新的录入,给与了十分精确的估计。指引最初的录入严重错误显然可并不认为美国有机体库的间隔时间延迟房颤愈演愈烈率,有约是MGH和BWH的三分之一。此内外,CH-AI比CHARGE-AF不具来得好的录入效果,尽管CHARGE-AF在美国有机体汇丰银行展开了相近的新的录入。
左图1 深入研究概述
左图2 房颤政治事件的辨认
左图3 房颤政治事件的录入
左图4 根据统计分析也许性整体的房颤累积也许性
左图5 ECG-AI剖面修习仿真的两种可视化行为范例
总之,在少于80000人的三个独立解析集上,ECG-AI(一种用作12导联脑电左图说明统计分析AF愈演愈烈间隔时间的剖面修习仿真)与包含11个实现的CHARGE-AF针灸也许性分数远比,可缺少效果相近的5年AF也许性统计分析。CH-A I仿真混合了CHARGE-AF和ECG-AI,可来得精确地辨识、录入和新的归类。基于剖面修习脑电左图的房颤也许性审核不具广泛应用的潜力,可在ECG安全检查后数年内缺少精确和推广性的房颤也许性审核。
参考文献:
Khurshid Shaan, Friedman Samuel, Reeder Christopher, et al. Electrocardiogram-based Deep Learning and Clinical Risk Factors to Predict Atrial Fibrillation.[J] .Circulation, 2021, In Press.
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