JACC：基于心电图的肥厚型心肌病人工智能检测算法
2020-02-24 不详 MedSci原创
肥厚型心肌病（HCM）是一种不常见但重要的心源性猝死原因。本研究的目的旨在开发一种基于12导联心电图（ECG）的HCM人工智能检测方法。本研究利用12导联心电图对2448例确诊为HCM的患者和51153例年龄性别匹配的非HCM对照者进行卷积神经网络（CNN）的检测。随后，CNN会在612名HCM患者和12788名对照进行验证。HCM组患者的平均年龄为54.8 ± 15.9岁，对照组平均年龄为57.
肥厚型心肌病（HCM）是一种不常见但重要的心源性猝死原因。本研究的目的旨在开发一种基于12导联心电图（ECG）的HCM人工智能检测方法。
本研究利用12导联心电图对2448例确诊为HCM的患者和51153例年龄性别匹配的非HCM对照者进行卷积神经网络（CNN）的检测。随后，CNN会在612名HCM患者和12788名对照进行验证。HCM组患者的平均年龄为54.8 ± 15.9岁，对照组平均年龄为57.5 ± 15.5岁。验证数据集中的CNN曲线下面积（AUC）为0.95（95%[CI]：0.94-0.97），HCM的最佳概率阈值为11%。当将该阈值应用于后续的验证中，CNN的AUC为0.96 (95% CI： 0.95-0.96)，敏感度和特异度分别为87%和90%。该模型对年轻患者的诊断率会更高（敏感度和特异度分别为95%和92%）。
研究结果显示，基于ECG的HCM人工智能检测算法具有较高的诊断性能，尤其是对年轻患者。
原始出处：
Wei-Y et al.Detection of Hypertrophic Cardiomyopathy Using a
Convolutional Neural Network-Enabled Electrocardiogram.JACC.2020 Feb.
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作者：不详
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