机构名称：
¥ 1.0
结果：训练队列包括 92 377 个心电图-超声心动图对（46 261 名患者；中位年龄 8.2 岁）。测试组包括内部测试（12 631 名患者；中位年龄 8.8 岁；4.6% 综合结果）、急诊科（2 830 名患者；中位年龄 7.7 岁；10.0% 综合结果）和外部验证（5 088 名患者；中位年龄 4.3 岁；6.1% 综合结果）队列。内部测试和急诊科队列的模型性能相似，模型对左心室肥大的预测优于儿科心脏病专家基准。在模型中添加年龄和性别不会给模型性能带来任何好处。使用定量结果截止值时，内部测试（综合结果：AUROC，0.88，AUPRC，0.43；左心室功能障碍：AUROC，0.92，AUPRC，0.23；左心室肥大：AUROC，0.88，AUPRC，0.28；左心室扩张：AUROC，0.91，AUPRC，0.47）和外部验证（综合结果：AUROC，0.86，AUPRC，0.39；左心室功能障碍：AUROC，0.94，AUPRC，0.32；左心室肥大：AUROC，0.84，AUPRC，0.25；左心室扩张：AUROC，0.87，AUPRC，0.33）之间的模型性能相似，综合结果阴性预测值分别为 99.0% 和 99.2%。显着性映射突出显示了影响模型预测的 ECG 成分（所有结果的心前区 QRS 波群；LV 功能障碍的 T 波）。高风险 ECG 特征包括横向 T 波倒置（LV 功能障碍）、V1 和 V2 中的深 S 波和 V6 中的高 R 波（LV 肥大）以及 V4 至 V6 中的高 R 波（LV 扩张）。
基于儿科心电图的深度学习预测左心室功能障碍和重塑
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