npj Digital Medicine文章：使用人工智能+心电图识别心室壁运动异常

最新推荐文章于 2026-01-08 17:50:04 发布

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#人工智能 #python

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角色	姓名 (英文)	机构
第一作者	Albert J. Rogers	斯坦福大学医学院；斯坦福大学医学院心血管研究所
通讯作者	Albert J. Rogers	斯坦福大学医学院；斯坦福大学医学院心血管研究所

DOI:https://doi.org/10.1038/s41746-024-01407-y
Code:https://github.com/sanarayan-code/ECG-WMA-Net

核心速递

这篇文章提出了一种通过人工智能+心电图识别心室壁运动异常的方法（ECG-WMA-Net），收集了两个美国两家医疗中心大规模的数据集，在California的数据上进行训练和测试，并在Georgia数据上进行了外部验证，评估准确性结果超过了心血管专家和基于心电定量测量心电的逻辑回归方法。在斯坦福大学数据集上达到了0.781(CI:0.762–0.799)的AUROC,在外部验证集上达到了0.723(CI:0.685–0.757)的AUROC。但从结果来看，文章提出的方法并未比心血管专家和基于心电定量测量心电的逻辑回归方法高出太多，敏感性,PPV等指标均未达到理想水平。