外媒 | 人工智能模型让心电图阅读变得更易懂-普瑞纯证

纽约西奈山医院的研究人员表示，他们开发了一种新的人工智能模型，用于心电图分析。这种模型被称为HeartBEiT，是一种深度学习模型，能够将心脏读数解释为语言，从而大大提高心电图评估的效果和准确性。该模型能够增强心电图相关诊断的准确性和效力，特别是对于罕见的心脏病症，因为这些病症的数据不足以训练机器学习算法。

这项研究成果发表在本周的npj Digital Medicine上，研究人员描述了这种基于图像生成模型的深度学习模型如何超越了当前的心电图分析方法，并最终成为其他专业诊断和评估方法的基础。

HeartBEiT是在过去40年中从纽约西奈山医院的四个医院收集的超过200万名患者的850万个心电图数据上进行预训练的。然后，研究人员将其性能与三个特定的心脏诊断领域的标准卷积神经网络架构进行了测试。

“我们测试模型的三个任务是学习患者是否患有心脏病发作，是否患有一种名为肥厚型心肌病的遗传性疾病以及他们的心脏功能的有效性，”纽约西奈山医院Icahn医学院的数据驱动和数字医学讲师Akhil Vaid博士说道。“在每种情况下，我们的模型都比所有其他测试基线表现更好。”

研究发现，HeartBEiT在较小的样本大小下具有更准确和可解释的性能。Vaid说：“这些表示可以被视为单个单词，整个心电图则是一个单一的文档。HeartBEiT理解这些表示之间的关系，并利用这种理解更有效地执行下游诊断任务。”

纽约西奈山医院指出，每年在美国进行超过1亿次心电图检查，但心电图的实用性受到限制，因为它是一种非常技术性的测试，需要专业知识和经验。这种新的人工智能模型可以帮助医生更准确地诊断心脏病，从而提高精准医疗的水平。

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