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摘要 人工智能 (AI) 有可能提高通过听诊筛查瓣膜和先天性心脏病的准确性。然而，尽管最近在以心音为重点的信号处理和分类算法方面取得了进展，但临床对这项技术的接受度仍然有限，部分原因是缺乏客观的性能数据。我们假设可以通过虚拟临床试验对心脏杂音检测算法进行定量和客观的评估。从约翰霍普金斯心脏听诊记录数据库 (CARD) 中选择了所有具有病理性杂音、无害杂音或无杂音的病例。独立于 CARD 开发的测试算法使用自动批处理协议分析每个记录。从 CARD 中选择了来自 603 次门诊就诊的 3180 条心音记录。算法对心率的估计与黄金标准相似。检测病理病例的敏感性和特异性分别为 93%（CI 90–95%）和 81%（CI 75–85%），准确率为 88%（CI 85–91%）。性能因算法确定性度量、患者年龄、心率、杂音强度、胸部记录位置和病理诊断而异。据我们所知，这是首次报道的基于人工智能的杂音检测算法的全面客观评估。测试算法在这次虚拟临床试验中表现良好。该策略可用于有效地比较其他算法对同一数据集的性能，并提高对人工智能辅助听诊潜在临床实用性的理解。
人工智能辅助听诊心脏杂音
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