Electrocardiograms with large, upright T waves and long Q-T intervals
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视觉Transformer高精度地从心电图中检测心脏病
研究人员开发了一种视觉Transformer模型，能够从标准心电图（ECG）中检测左心室射血分数（LVEF）降低。该模型在多个临床中心的10,000多名患者身上进行了训练，在外部验证队列中达到了0.88的AUROC。该模型的注意力图突出了对QRS波群的关注，提供了可解释性，并表明常规心电图可以作为识别需要进一步超声心动图检查的患者的可扩展筛查工具。
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新框架将心电图基础模型解码为可解释的心脏原子
研究人员开发了CADENCE，一个旨在提高心电图（ECG）基础模型可解释性的框架。通过使用BatchTopK稀疏自编码器，CADENCE将ECG模型嵌入分解为8192个不同的“心脏原子”。与标准的密集嵌入相比，这些原子能更好地表示临床表型和波形形态，在识别心律失常、传导异常和其他心脏模式方面取得了更高的准确性。该框架还包括一个LLM管道，用于生成和验证这些原子的描述，为审计ECG基础模型中的生理知识提供了一种可扩展的方法。
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人工智能标记出医生漏诊的严重心脏病
人工智能正在展示其检测人类医生可能忽略的严重医疗状况的能力。《纽约时报》的一篇报道强调了一个人工智能程序通过分析心电图识别出严重心脏问题，这项任务最初让医学专业人士感到困惑，他们怀疑是哮喘等较轻微的病症。这款人工智能工具将更广泛地分发给医生，突显了人工智能在医学诊断中日益增长的作用。