メソッド
当院で人工知能ECGネットワークで治療された13145人の患者から、合計13949件の不整脈の臨床データが収集されました。 コンピューター分析は、人工知能アルゴリズムの分析結果を得るために、Lepu人工知能ECGネットワークシステムを用いて行った。 医師チームの診断結果をゴールドスタンダード、感度、特異性、肯定的な予測率、スクリーニングテストでの負の予測精度率を使用して、ゴールドスタンダードと比較した人工知能ECGアルゴリズムの有効性を評価しました。
結果
副鼻腔不整脈や心房細動を含む17種類の不整脈イベントが、人工知能に基づくECGアルゴリズムによって診断されました。 これらの17種類の不整脈イベントの包括的な感度、特異性、精度は、それぞれ98.08% 、99.84% 、99.84% でした。 その中で、6種類の不整脈 (上室収縮、心房脱出および心室脱出などのペア) の一貫性カッパ係数は0.4より大きいが0未満であった。 75、一貫性要件を満たしますが、強い一貫性はありません。
結論
不整脈に対する人工知能ベースのECGアルゴリズムのテスト結果は、臨床ECGテスト結果と非常に一致しています。 人工知能ベースのECGアルゴリズムは、優れた臨床診療の見通しを持っています。
詳細については、以下をご覧ください。https://en.lepumedical.com/products/ai-view/
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