Detección de ECG de enfermedades cardíacas congénitas en niños mediante inteligencia artificial: una nueva herramienta de diagnóstico (AI-ECG-CHD)

La cardiopatía congénita (CHD) es la enfermedad congénita más común en los niños. La detección temprana, el diagnóstico y el tratamiento de la enfermedad coronaria en niños es de gran importancia para mejorar el pronóstico y reducir la mortalidad infantil, pero los métodos de detección actuales tienen limitaciones. El electrocardiograma (ECG), como medio económico y rápido de detección de enfermedades cardíacas, tiene un valor muy importante en el diagnóstico auxiliar de enfermedades coronarias. Las tecnologías de big data y aprendizaje profundo en inteligencia artificial (IA) han mostrado un gran potencial en el campo médico. El advenimiento de la era del big data proporciona abundantes recursos de datos para el estudio en profundidad de las señales de ECG de enfermedad coronaria en niños. El desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, especialmente el avance en el campo del reconocimiento de imágenes, proporciona un sólido soporte técnico para el análisis inteligente del electrocardiograma. La particularidad del electrocardiograma infantil requiere el desarrollo de un modelo algorítmico especial. En la actualidad, la investigación sobre la aplicación de modelos de aprendizaje profundo para identificar electrocardiogramas de niños es limitada y falta capacitación y verificación a partir de grandes conjuntos de datos. Basado en la Red de Investigación Colaborativa de Enfermedades Cardíacas Congénitas de China, este proyecto tiene como objetivo integrar datos y tecnología de aprendizaje profundo para desarrollar un conjunto de sistemas inteligentes de diagnóstico asistido por electrocardiograma (sistema de IA CHD-ECG) adecuado para niños con enfermedad coronaria, a fin de mejorar la atención temprana. tasa de detección de enfermedades coronarias y mejorar la eficiencia de la detección de enfermedades cardíacas congénitas.