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本期重点摘要

应用深度神经网络对动态心电图资料

进行心律失常识别与分级

●背景

心电图是临床最基本的检查，每年全世界范围使用内超过3亿次。

心电图在诊断各种心律失常及急性冠脉综合征中至关重要。

50多年来，计算机辅助读图始终是临床医生的关键辅助手段。然而，目前商用ECG解读算法仍存在较高的误诊率。

……

●结论

研究者证明端到端深度学习方法可以对单导联心电图的各种不同心律失常进行分类，具有与心脏科医生类似的高诊断准确度。如果在临床上得到验证，这种方法有可能显著提高ECG解读的准确性，应用效率和可扩展性。

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