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基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
AI 是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现 AI 的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和非监督学习。监督学习和非监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而非监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，包括将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
人工智能是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现人工智能的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和无监督学习。监督学习和无监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而无监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，即将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），以及
ACQMAP用于映射心脏心房以靶向心律不齐
所有包含的参与者都将Atria映射留在了这两种技术上。研究发现，在窦性节奏和冠状窦起搏期间，用双极电压映射（使用Carto 3D映射）映射的低电压区域仅部分重叠在持续的房颤中。在持续性房颤期间，来自全局非接触式映射的局部复合核心部分与低压区域共定位。作者建议，使用双极电压映射可能不是识别持续性房颤患者消融区域的最合适方法。在消融过程后，在16个月的随访期间，心房心律不齐在60％的参与者中没有复发。
一例罕见低钠血症导致心脏骤停的病例
低钠血症的特征是钠水平低于 135 mmol/l，是全世界最常见的电解质紊乱。它表现出多种临床症状，特别是在神经和胃肠道领域，偶尔会导致心律失常。在我们的具体案例中，由酗酒引起的严重低钠血症导致窦性心动过缓，并伴有交替性房室传导阻滞，随后心脏骤停。纠正钠水平后恢复窦性心律。然而，严重的低钠血症和长时间的心肺复苏导致脑水肿，最终导致脑死亡。根据国家法规，患者参加了器官捐赠计划，并成功进行了器官移植。这个独特的案例强调了钠水平在心脏电生理学中的关键作用，并强调了监测心脏骤停患者的电解质水平的必要性。
医疗政策2.02.32无铅心脏起搏器...
A.在存在房颤的情况下，个体具有高级房室（AV）区块（请参阅政策指南）或具有明显的心动过缓，并且：1。正常的窦性节奏，罕见发作为2°或3°AV阻滞或鼻窦停滞（请参阅政策指南）2。慢性心房颤动3。严重的身体残疾（请参阅政策指南）B。个体具有明显的禁忌症，排除了常规的单室心室起搏器的铅，例如以下任何一个：1。血管内或心血管植入电子设备（CIED）感染或感染高风险的历史（请参阅政策指南）2。有限的静脉起搏的访问有限的静脉异常，腋静脉的阻塞或计划在半永久性导管或电流或计划使用动静脉瘘进行血液透析3的情况下使用。存在生物假体三尖瓣
新兴信号调节窦节点功能障碍
心脏天然的起搏器Sinoatrial节点（SAN）会产生心脏电脉冲，以泵送整个身体的血液[1]。SAN功能障碍（SND，也称为窦性淋巴结功能障碍和病态窦综合征）是SAN中的一种疾病，导致信号产生异常和不正确的电脉冲传导和传播[2]。SND通常会引起心律不齐，包括窦性心动过缓，鼻窦停滞/停顿和心动过缓/心动过速综合征[3-5]。SND患者的生活质量降低，并增加了患有其他心血管疾病的风险，对他们的健康和福祉产生了重大影响。SND可以具有各种因素，例如遗传学，年龄，药物，心脏病，代谢疾病和其他医疗状况。在这里，我们将主要讨论有关分子信号在SAN中的作用的最新进展，并在心力衰竭（HF）和糖尿病后简要讨论SND。
使用说明，VitalPatch® 生物传感器
VitalPatch® 设备是患者监测平台的一个组件。VitalPatch 设备是一种无线、电池供电的可穿戴生物传感器，佩戴在躯干上，用于记录心率、心电图 (ECG)、心率变异性、RR 间隔、呼吸频率、体温、皮肤温度、跌倒检测、活动（包括步数）和姿势（身体相对于重力的位置，包括跌倒检测）。VitalPatch 设备可以分析心律失常事件，包括检测室性异位搏动、暂停、心房颤动或扑动、窦性心律（正常窦性心律、窦性心动过缓、窦性心动过速）、二度房室传导阻滞、室上性心动过速、室性自主心律、室性二联律和室性三联律，以及测量心率、PR 间隔、QT 间隔、校正 QT 间隔（Bazett 公式和 Fridericia 公式）和每个心律的 QRS 持续时间。 VitalPatch 设备持续收集受监测人员的生理数据，然后当处于中继设备范围内时，通过双向通信将加密数据传输到中继设备。VitalPatch 设备提供的加密无线数据可以从中继设备下载进行存储，或通过中继软件库的 API 集成到第三方中继应用程序中。此外，如果存在活动服务器连接，无线数据可以传输到并存储在可选安全服务器上，以供将来分析。VitalPatch 设备提供的数据旨在通过提供附加信息来帮助护理人员进行诊断。VitalPatch 设备提供的数据还可能用于远程站点的受过培训的技术人员查看心电图波形并确定它们是否与 VitalPatch 设备中的算法所做的分析一致。在正常运行期间，VitalPatch 设备收集数据并立即传输到中继设备。VitalPatch 设备和中继设备之间需要持续连接，以促进持续的数据传输。数据的连续无线传输在数据收集和传输之间有几秒的延迟。
使用智能手机心电图监测器识别雅各布羊尿路阻塞导致的高钾血症引起的心电图异常
基于智能手机的诊断技术正越来越多地被门诊兽医使用。1 这种强大便携技术的一个令人兴奋的新例子是 AliveCor ECG 设备 (AliveCor)。AliveCor 允许智能手机用户使用他们的智能手机以心电图 (ECG) 的形式收集心律和心率，可以即时评估并记录以备将来使用。除了确定平均心率外，这些设备还可用于由训练有素的兽医识别窦性心律、心房颤动和室性早搏、心室预激和异步心室去极化。2 在某些情况下，由于该设备便携性和易用性，它正在取代传统的 Holter 监测心电图。2 产品说明书描述了犬、猫和马患者的使用方法。然而，文献中也有报道称该装置可用于其他物种，包括牛 3 、山羊 4,5 、水牛 6,7 、猪 8 ，以及港海豹 9 和草原巨蜥等外来物种。10
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
Aveir™AR房屋无铅的起搏器（LP）系统Medicare覆盖有证据开发研究信息：专业本文档Summariz
适应症：AVEIR™无铅的起搏器系统用于管理以下一个或多个永久条件：晕厥，前同步，疲劳，迷失方向。速率调节的起搏是针对年纪无能的患者，以及那些将受益于与体育锻炼一致的刺激率增加的人。双重腔室起搏针对展示的患者：病态的鼻窦综合征，慢性，有症状的二级和三级AV阻滞，复发性的Adams-Stokes综合征，有症状的双侧束束障碍，当Tachyarrhyarrthmia和其他原因已被排除在外。心房起搏针对患者：鼻窦淋巴结功能障碍以及正常的AV和脑室室内传导系统。心室起搏针对患者：明显的心动过缓和正常的窦性节奏，只有罕见的AV阻滞或窦阻滞，慢性心房颤动，严重的身体残疾。MR条件：Aveir无领先的起搏器有条件地在MRI环境中使用，并且根据MRI Ready无铅系统手册中的指示。