Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECG for high-throughput screening of multiple diseases: Proof-of-concept using multi-diagnosis deep learning from population-based datasets

論文の概要: ECG for high-throughput screening of multiple diseases: Proof-of-concept using multi-diagnosis deep learning from population-based datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06291v1
Date: Thu, 6 Oct 2022 00:11:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-16 16:12:20.855505
Title: ECG for high-throughput screening of multiple diseases: Proof-of-concept using multi-diagnosis deep learning from population-based datasets
Title（参考訳）: 複数疾患の高スループットスクリーニングのためのECG:集団データを用いた多変量深層学習による概念実証
Authors: Weijie Sun, Sunil Vasu Kalmady, Amir Salimi, Nariman Sepehrvand, Eric Ly, Abram Hindle, Russell Greiner, Padma Kaul
Abstract要約: 人口ベースデータセットは,1000例以上の医療疾患と200万例の心電図を用いて,広範囲の疾患を同定した。深層学習モデルでは128の疾患と68の疾患カテゴリーが同定された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.03522015552748
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) abnormalities are linked to cardiovascular diseases, but may also occur in other non-cardiovascular conditions such as mental, neurological, metabolic and infectious conditions. However, most of the recent success of deep learning (DL) based diagnostic predictions in selected patient cohorts have been limited to a small set of cardiac diseases. In this study, we use a population-based dataset of >250,000 patients with >1000 medical conditions and >2 million ECGs to identify a wide range of diseases that could be accurately diagnosed from the patient's first in-hospital ECG. Our DL models uncovered 128 diseases and 68 disease categories with strong discriminative performance.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)の異常は心血管疾患と関連しているが、心疾患、神経疾患、代謝疾患、感染症などの他の非心血管疾患でも発生することがある。しかし,近年の患者コホートにおける深層学習(DL)による診断は,心臓疾患の小さなセットに限られている。本研究は,1000例以上の医療疾患と200万例の心電図を用いた人口ベースデータセットを用いて,最初の院内心電図と正確に診断できる広範囲の疾患を同定した。 DLモデルでは128の疾患と68の疾患カテゴリーが同定された。

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