방법
우리 병원에서 인공 지능 ECG 네트워크로 치료받은 13145 명의 환자로부터 부정맥에 대한 총 13949 개의 임상 데이터를 수집했습니다. 컴퓨터 분석은 Lepu 인공 지능 ECG 네트워크 시스템을 사용하여 인공 지능 알고리즘의 분석 결과를 얻었습니다. 의사 팀의 진단 결과를 골드 표준, 감도, 특이성, 긍정적 인 예측 속도, 스크리닝 테스트에서 부정적인 예측 정확도율을 사용하여 인공 지능 ECG 알고리즘의 효과를 골드 표준과 비교하여 평가했습니다.
결과
부비동 부정맥 및 심방 세동을 포함한 17 가지 유형의 부정맥 사건은 인공 지능을 기반으로 한 ECG 알고리즘으로 진단되었습니다. 이러한 17 가지 유형의 부정맥 사건의 포괄적 인 감도, 특이성 및 정확성은 각각 98.08%, 99.84% 및 99.84%. 그 중 6 가지 유형의 부정맥 (심실 수축, 심방 탈출 및 심실 탈출 등의 쌍) 의 일관성 카파 계수는 0.4 이상이지만 0 미만이었습니다. 일관성 요구 사항을 충족하지만 강한 일관성이 없습니다.
결론
부정맥에 대한 인공 지능 기반 ECG 알고리즘의 테스트 결과는 임상 ECG 테스트 결과와 매우 일치합니다. 인공 지능 기반 ECG 알고리즘은 좋은 임상 실습 전망을 가지고 있습니다.
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