Обнаружение врожденных пороков сердца у детей с помощью искусственного интеллекта: новый диагностический инструмент (AI-ECG-CHD)

Врожденный порок сердца (ВПС) является наиболее частым врожденным заболеванием у детей. Раннее выявление, диагностика и лечение ИБС у детей имеют большое значение для улучшения прогноза и снижения детской смертности, однако современные методы скрининга имеют ограничения. Электрокардиограмма (ЭКГ), как экономичный и быстрый метод выявления заболеваний сердца, имеет очень важное значение при вспомогательной диагностике ИБС. Большие данные и технологии глубокого обучения в области искусственного интеллекта (ИИ) показали большой потенциал в медицинской сфере. Наступление эпохи больших данных предоставляет богатые ресурсы данных для углубленного изучения сигналов ЭКГ ВПС у детей. Развитие технологий глубокого обучения, особенно прорыв в области распознавания изображений, обеспечивает мощную техническую поддержку интеллектуального анализа электрокардиограммы. Особенности электрокардиограммы детей требуют разработки специальной алгоритмической модели. В настоящее время исследования по применению моделей глубокого обучения для идентификации детских электрокардиограмм ограничены, а обучение и проверка на больших наборах данных отсутствуют. Этот проект, основанный на китайской сети совместных исследований врожденных заболеваний сердца, направлен на интеграцию данных и технологий глубокого обучения для разработки набора интеллектуальной системы диагностики с использованием электрокардиограммы (система искусственного интеллекта CHD-ECG), подходящей для детей с CHD, чтобы улучшить раннюю диагностику. уровень выявления ИБС и повысить эффективность скрининга врожденных пороков сердца.