人工智能在远程心电云平台辅助决策基层危急值心电图中的应用价值研究

Chinese General Practice(2022)

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Abstract
背景 远程心电云平台对心血管疾病防治具有积极的底层支撑作用.在探索应用人工智能(AI)技术协同医生更好地判读心电图的同时,如何优化诊断流程、提高危急值心电图诊断时效性是研究者在远程心电云平台建设中必须关注和解决的问题.目的 探讨AI在远程心电云平台辅助决策基层危急值心电图中的应用价值.方法 选取2019年6月至2021年6月基层医疗卫生机构采集并上传至纳龙远程心电云平台的20808份12导联静态心电图,同时经AI(AI组)诊断和专业心电图医生(医生组)诊断后,将符合危急值心电图诊断标准的心电图纳入危急值组,符合正常心电图诊断标准的心电图纳入正常组,结果虽异常但不符合危急值心电图诊断标准的心电图纳入阳性组.以医生组诊断结果作为金标准,统计AI组与医生组诊断的一致性、符合率及AI组诊断的灵敏度、阳性预测值,统计各组心电图诊断用时.结果 AI组诊断的危急值组、阳性组、正常组心电图分别为619、15634、4555份;医生组诊断的危急值组、阳性组、正常组心电图分别为619、15759、4430份.AI组与医生组诊断具有强一致性〔Kappa值=0.984,95%CI(0.982,0.987),P<0.001〕;两组诊断符合率为99.4%;AI组诊断灵敏度为99.4%,阳性预测值为100.0%.危急值组、阳性组、正常组的诊断平均用时比较,差异有统计学意义(P<0.001),其中危急值组诊断平均用时较阳性组、正常组短(P<0.001).结论 AI应用于远程心电云平台中,不但可协助医生判读心电图,提高诊断的准确性,还可优化诊断流程,缩短危急值心电图诊断用时,有助于基层危急重症患者的救治.
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Key words
|cardiovascular diseases|artificial intelligence|diagnostic techniques, cardiovascular|electrocardiography|remote electrocardiography cloud platform|primary medical institutions|diagnosis
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