研究人员开发了ECGLight，一个轻量级的、设备端的框架，旨在数字化纸质心电图（ECG）打印件并筛查心肌梗死（MI）。该系统可以将智能手机拍摄的纸质心电图转换为校准的12导联信号，并高精度地识别心肌梗死病理。ECGLight在仅CPU资源下运行，每份心电图耗时不到30秒，使其适用于连接性和计算能力有限的远程诊所。该框架还包含Shapley Additive Explanations（SHAP）以提高可解释性。 AI
影响 使远程诊所能够利用人工智能，通过传统的纸质记录对心血管疾病进行筛查。
排序理由 该条目描述了arXiv论文中提出的一种用于心电图数字化和筛查的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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