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¥ 4.0
结果我们使用了908,341个ECG的队列。ECG来自6个平均年龄62.4岁，女性6.4％，非白人37.6％的患者，非白人，平均CHA2DS2-VASC得分为1.9。在非VA学术医学中心，平均年龄为59.5岁，女性为52.5％，非白人25.2％，平均CHA2DS2-VASC得分为1.6。A deep learning model predicted the presence of atrial fibrillation within 31 days of a sinus ECG with AUCs of 0.86 (95% CI 0.85-0.86) and 0.93 (0.93-0.94), accuracies of 0.78 (0.77-0.78) and 0.87 (0.86-0.88), F1 scores of 0.30 (0.30-0.31) and 0.46 （0.44-0.48）分别在VA和非VA医院进行的淘汰测试ECG。该模型在所有地点的勃起得分为0.02。在个人深度学习中被认为是高风险的个人中，筛查检测AF阳性案例所需的数量为2.5个人，测试敏感性为25％和11.5，为75％。黑人，女性，年龄在65岁以下的患者中，模型性能相似，或者具有CHA2DS2-VASC评分≥2。
对我们的鼻窦节奏中心电图的深度学习
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