Extração de características de eletrocardiograma em grande escala habilitada para inteligência artificial e exploração da associação entre as características extraídas e mortalidade, acidente vascular cerebral ou vários resultados de interesse na saúde

Métodos de pesquisa:

1. Extração de eletrocardiograma com base nos critérios dos sujeitos.
2. Combinado com dados extraídos de ECG e dados da National Insurance Corporation (+dados de causa de morte do National Statistical Office).
3. Definição de saúde fora de interesse (HOI). Inclui morte, acidente vascular cerebral, etc.
4. O HOI definido pode ser extraído dos dados do Yonsei Medical Center ou dos dados do Serviço Nacional de Seguros ou dos dados de causa de morte do Statistics Korea.
5. Treinamento de modelo de inteligência artificial com eletrocardiograma (e diagrama de informações clínicas, se necessário) como entrada, utilizando algoritmos de aprendizado profundo supervisionado se houver rótulo e algoritmos de aprendizado não supervisionado se não houver rótulo.
6. Avaliação de desempenho para modelos de inteligência artificial de aprendizagem supervisionada.
7. No caso de modelos de inteligência artificial de aprendizagem não supervisionada, a associação/correlação entre características extraídas e HOI ou análise de previsibilidade/detectabilidade.
8. A aprendizagem por transferência pode ser realizada adicionando verificação externa ou dados dielétricos ao modelo aprendido usando bancos de dados públicos.
9. A verificação externa pode ser realizada usando dados externos adicionais, montando o modelo aprendido em uma plataforma de inteligência artificial baseada na web.
10. Considerando dados em grande escala, as cargas de trabalho computacionais podem ser distribuídas usando plataformas de inteligência artificial baseadas na web.
11. Os resultados da análise podem ser anonimizados e fornecidos aos pesquisadores por meio de uma plataforma de inteligência artificial baseada na web.