Metody
W sumie 13949 danych klinicznych dotyczących arytmii zebrano od 13145 pacjentów leczonych siecią EKG sztucznej inteligencji w naszym szpitalu. Analiza komputerowa została przeprowadzona przy użyciu systemu sieci EKG sztucznej inteligencji Lepu w celu uzyskania wyników analizy algorytmu sztucznej inteligencji. Biorąc wyniki diagnostyczne zespołu lekarzy jako złoty standard, czułość, swoistość, dodatni wskaźnik przewidywania, a ujemny współczynnik dokładności przewidywania w teście przesiewowym wykorzystano do oceny skuteczności algorytmu EKG sztucznej inteligencji w porównaniu ze złotym standardem.
Wyniki
Siedemnaście typów zdarzeń arytmii, w tym arytmię zatokową i migotanie przedsionków, zdiagnozowano za pomocą algorytmu EKG opartego na sztucznej inteligencji. Kompleksowa czułość, swoistość i dokładność tych 17 typów zdarzeń arytmii wynosiła odpowiednio 98,08%, 99,84% i 99,84%. Wśród nich współczynniki konsystencji Kappa 6 rodzajów arytmii (parowanie skurczów nadkomorowych, ucieczka przedsionków i ucieczka komorowa itp.) Były większe niż 0,4, ale mniejsze niż 0. 75, które spełniają wymagania spójności, ale bez silnej spójności.
Wniosek
Wyniki testu algorytmu EKG opartego na sztucznej inteligencji na arytmię są wysoce zgodne z wynikami klinicznego testu EKG. Algorytm EKG oparty na sztucznej inteligencji ma dobre perspektywy praktyki klinicznej.
Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź:https://en.lepumedical.com/products/ai-view/