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摘要：人工智能（AI）越来越多地用于心电图（ECG）来协助诊断，分层和管理。AI算法可以在以下领域帮助临床医生：（1）心律不齐，ST段变化，QT延长和其他ECG异常的解释和检测； （2）在有或没有临床变量的情况下整合的风险预测（预测心律不齐，心脏猝死，中风和其他心血管事件）； （3）实时监测来自心脏植入电子设备和可穿戴设备的心电图信号，并在根据时间，持续时间和情况发生重大变化时提醒临床医生或患者； （4）通过去除噪声/人工制品/干扰以及提取人眼看不到的噪声/伪像/干扰来提高ECG的质量和准确性（心率变异性，节拍到孔间隔间隔，小波转换，样品级别的分辨率等）。）; （5）治疗指导，协助患者选择，优化治疗，改善症状到治疗时间和成本效益（早期激活ST段升高患者代码梗塞的激活，预测对抗心律失常药物或心脏植入式设备的反应，从而减少了心脏毒素的风险，等等。）; （6）促进ECG数据与其他模式（成像，基因组学，蛋白质组学，生物标志物等）的整合。将来，随着越来越多的数据可用并开发了更复杂的算法，AI将在ECG诊断和管理中发挥越来越重要的作用。
心电图中人工智能的当前和未来使用
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