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数字听诊器，用于早期检测心脏病的心电图数据
摘要 - 数字医疗保健的新兴领域揭示了一种新颖的诊断工具：一款用于早期发现心脏病的数字听诊器，如本研究中所阐明。通过利用Phonocartiography的细微功能，该设备捕获了错综复杂的心脏声音，随后通过先进的机器学习算法处理。传统的听诊器虽然必不可少，但可能会错过微妙的异常 - 通过精心分析Phonocartiographic数据来解决这种数字对应物的问题，以表明心脏异常的丝毫偏差。随着数字听诊器深入研究听觉提示，机器学习组件辨别出人类审计师通常无法察觉的模式和不规则性。这些数字声学和计算分析的汇合不仅增强了早期心脏病诊断的准确性，而且还促进了这些数据的档案，从而实现了对心脏健康的持续纵向评估。最初涉足现实世界申请的企业登记了令人鼓舞的精确率，巩固了其作为先发制人心脏护理中宝贵的资产的潜力。通过这项创新，我们站在心脏病的诊断方式上的范式转移的风口浪尖上，迈向及时干预措施并改善患者的结果。
12铅心电图（ECG）
需要紧急行动的约会（在下一个工作日可用的答案机器可以采取行动）3.2.5）3.2.5在预订ECG预约之前，必须向服务用户清楚地解释该过程，并支持提供此过程的重要性，以便他们了解该过程的重要性（附录2）3.2.6所有服务用户在预订的预订中都将在预订的情况下进行预订，并在预订的情况下进行预订，并在预订的情况下进行预订。服务）。此约会将在里约热内卢服务用户的临床日记上提供。3.2.7对ECG服务人员的任何风险都必须清楚地添加到RIO临床系统中。应由推荐人致电或通过电子邮件发送给ECG办公室，以保护ECG员工的安全。（0121 301 6646或BSMHFT.ECGSERVICE@NHS.NET）3.2.8 ECG技术人员将尽早进行ECG，以适应服务用户和诊所时间表。3.2.9结果将记录下来，并及时将其追踪到Rio（但在完成当天不超过比赛）3.2.10完成该过程后，服务用户将从ECG服务中排出。这将为约会结果的推荐人提供电子邮件，并建议他们以最早的机会审查ECG 3.2.11转介途径可在附录3 N.B- ECG诊所提供稀缺商品，并且需要付出的一切努力才能最大程度地降低DNA利率。自我推荐将不会直接从服务用户接受
通过可解释的高级心电图估计的心脏年龄差距与心血管危险因素和生存有关
A-ECG和DNN-AI心脏年龄均适用于接受临床心血管磁性复合成像的患者。使用逻辑回归评估了A-ECG或DNN-AI心脏年龄差距与心血管危险因素之间的关联。使用针对临床协变量/合并症调整的COX回归评估了心脏年龄差距与死亡或心力衰竭（HF）住院治疗之间的关联。在患者中[n = 731，103（14.1％）死亡，52（7.1％）HF住院治疗，中值（四分位间范围）随访5.7（4.7-6.7）年]，A-ECG心脏年龄差距与风险因素和外观有关[未经调整的危险率（95％）（95％的置信度）（95％置信区）（95％置信区）（5年） （1.13–1.34）和调整后的HR 1.11（1.01–1.22）]。dnn-ai心脏年龄间隙与调整后的危险因素和结果相关[HR（5年增量）：1.11（1.01-1.21）]，但在未经调整的分析[HR 1.00（0.93-1.08）]中无关，使其不易适用于临床实践。
非创伤性脑损伤的心电图改变
摘要在没有已知有机心脏病的个体中存在异常心电图，这是急性非创伤性脑损伤期间发生的心脏功能障碍的最常见表现之一。本综述的主要目标是概述有关急性非创伤性脑损伤的新发育心电图（ECG）改变的可用数据和文献。次要目的是确定ECG改变的发生率，并考虑在此环境中新发行ECG变化的预后意义。To do so, English language articles from January 2000 to January 2022 were included from PubMed using the following keywords: “electrocardiogram and subarach- noid hemorrhage”, "electrocardiogram and intracranial hemorrhage", "Q-T interval and subarachnoid hemorrhage ", "Q-T interval and intracranial bleeding ", "Q-T interval and intracranial hemorrhage", and “中风中的大脑和心脏相互作用”。在3162篇论文中，遵循PRISMA指南，包括急性脑损伤改变心电图改变的原始试验。与急性脑损伤相关的ECG异常可能会预测患者的预后不佳。他们甚至可以预示神经源性肺水肿（NPE）的未来发展，延迟的脑缺血（DCI），甚至是院内死亡。，SAH患者患有严重心室心律失常的风险增加。这些可能在3个月时导致高死亡率和功能不良的结果。有关ECG QT分散和死亡率的当前数据似乎不太明显。虽然有些患者表现出较差的结局，但另一些患者与结果不良或院内死亡率没有任何关系。在脑大坝后仔细观察ECG改变在这些患者的重症监护中很重要，因为它可以暴露于先前存在的心肌疾病并改变预后。
深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。
长期心血管死亡和疾病的深度学习心电图风险评分
心电图（ECG）是最常执行的心血管诊断测试，但尚不清楚有关长期心血管风险所包含多少信息的信息。在这里，我们报告说，仅基于休息的心电图，深层卷积神经网络可以准确预测心血管死亡率和疾病的长期风险。使用在斯坦福大学医学中心收集的大量静止的12铅ECG数据集，我们开发了斯坦福大学心电图风险估计器Seer。SEER在斯坦福大学的持有测试集中预测，接收器操作员特征曲线（AUC）下的面积为0.83，而在锡达尔斯西尼阿莱医学中心和哥伦比亚大学欧文大学欧文大学欧文中心进行独立评估时，AUC分别为0.78和0.83。SEER预测5年动脉粥样硬化疾病（ASCVD）为0.67，类似于ASCVD风险的合并队列方程，而仅适度相关。与合并的队列方程式结合使用时，SEER会准确地将16％的患者从低风险中重新分类，从而发现一组为9.9％的10年ASCVD风险的群体，这些风险否则不会以其他方式指示他汀类药物治疗。seer还可以预测其他几种心血管疾病，例如心力衰竭和心房。仅使用ECG的铅I，它可以预测5年心血管死亡率，AUC为0.80。seer与汇总队列方程式和其他风险工具一起使用，可以大大改善心血管风险层面的策略，并有助于医疗决策。
RTTUZYUW RHOIAAA0001 2491642-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 061635Z 9 月 23 日 ZYB MID7050032U FM COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN 致 ALNAVAIRFOR BT UNCLAS CUI MSGID/GENADMIN/MIL-STD-6040(SERIES)/B.1.01.15 /COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN/-/-/-/-/-/-// SUBJ/2023 年 12 月海军飞行军官 (NFO) 致飞行员委员会// REF/A/MSGID/MILPERSMAN 1542-010/-/-/-// REF/B/MSGID/NAVMED P-117/第 15 章第 1565 条/-// AMPN/REF A IS MILPERSMAN 1542-010 LATERAL转入海军航空兵。参考 B 是医疗部门体检要求手册。// POC/BUTLER, JOHN P/LCDR/单位：NPC/姓名：PERS-433C/电话：901-874-3960// GENTEXT/备注/ 1. NFO 至飞行员计划选拔委员会定于 2023 年 12 月 7 日举行。 2. 背景：NFO 至飞行员计划是海军航空兵的招募和留用计划。该计划向所有社区的 NFOS 开放。为确保被选中人员的职业发展，资格仅限于 18 岁以下和初级的 NFOS。为了促进职业发展，单位指挥官应期望选定的人员立即出发接受初级飞行训练。每年 6 月和 12 月都会向飞行员委员会进行 NFO 培训。3. 参考文献 A 和 B 中列出了需要考虑的要求。4. 申请：A. 格式：<<<<<>>>>> B. 航空选拔测试 (ASTB)：最低 ASTB 学术资格评分 (AQR) 为 4。最低飞行员飞行能力评分 (PFAR) 为 5。ASTB 分数是 TRACOM 中经过验证的预测绩效指标，鼓励申请人重新参加测试以提高分数。C. 体检：申请人必须通过 AERO 系统完成学生海军飞行员飞行体检。这包括 DOD 2808、2807、SF507、AHLTA SNA 眼科检查/睫状肌麻痹屈光记录和心电图。必须在 20' 眼道上使用 GOODLITE 字母检查视力，必须使用 CYCLOPENTOLATE 滴剂进行睫状肌麻痹。体格测量/NAACA 打印输出必须在两年内。检查飞行外科医生必须将所有医疗文件提交/上传到航空医学电子资源办公室 (AERO) 网站，并向 BRIAN HASHEY (USN.PENSACOLA.NAVMEDOTCNAMIFL) 发送通知电子邮件。
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基于心电图和脑电图的检测以及使用机器学习对特定性别的压力进行多级分类：一项初步研究
心理健康，尤其是压力，对生活质量起着至关重要的作用。在月经周期的不同阶段（黄体期和卵泡期），女性对压力的反应可能与男性不同。因此，如果不考虑性别，这可能会影响机器学习模型的压力检测和分类准确性。然而，这方面从未被研究过。此外，只有少数压力检测设备经过科学验证。为此，这项工作提出了通过 ECG 和 EEG 信号对未指定和指定性别进行压力检测和多级压力分类模型。压力检测模型是通过开发和评估多个单独的分类器来实现的。另一方面，采用堆叠技术来获得多级压力分类模型。从 40 名受试者（21 名女性和 19 名男性）提取的 ECG 和 EEG 特征用于训练和验证模型。在低和高组合压力条件下，RBF-SVM 和 kNN 分别对女性（79.81%）和男性（73.77%）产生了最高的平均分类准确率。结合 ECG 和 EEG，平均分类准确率提高到至少 87.58%（男性，高压力）和高达 92.70%（女性，高压力）。对于从 ECG 和 EEG 进行多级压力分类，女性的准确率为 62.60%，男性的准确率为 71.57%。这项研究表明，性别差异影响压力检测和多级分类的分类性能。开发的模型可用于个人（通过 ECG）和临床（通过 ECG 和 EEG）压力监测，无论是否考虑性别。
人工智能使心电图在医疗保健领域发挥了新兴作用
人工智能、机器学习和深度学习 人工智能 (AI) 作为一个领域在过去 10 年中呈指数级增长，并受到广泛关注。临床医生被承诺可以轻松获得以前从未有过的见解和预测能力。在这里，我们讨论了人工智能的基本原理、它如何应用于心电图 (ECG)，以及人工智能在医疗保健领域快速发展的潜在陷阱。 多年来，人工智能一直用于心电图机，以提供对心电图结果的计算机解释。然而，结果往往不准确，而且通常很少有临床用途。人工智能的发展导致了大量技术的发展，这些技术可能会彻底改变我们使用心电图的方式。这些主题的详细概述已在其他地方进行了深入介绍。1 2 简而言之，人工智能是计算机科学的一个分支，涉及机器执行通常需要人类智能的任务。机器学习是人工智能的一个分支，涉及机器使用数据推断来解决问题的能力，而不是明确地被编程来完成特定任务。