論文の概要: Prospects for AI-Enhanced ECG as a Unified Screening Tool for Cardiac and Non-Cardiac Conditions -- An Explorative Study in Emergency Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11050v2
• Date: Mon, 13 May 2024 16:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 00:43:11.942485
• Title: Prospects for AI-Enhanced ECG as a Unified Screening Tool for Cardiac and Non-Cardiac Conditions -- An Explorative Study in Emergency Care
• Title（参考訳）: 循環器疾患と非透析疾患の統一スクリーニングツールとしてのAI強化心電図の展望-救急医療における探索的研究
• Authors: Nils Strodthoff, Juan Miguel Lopez Alcaraz, Wilhelm Haverkamp,
• Abstract要約: 本研究は,救急部門で収集した心電図に基づいて,心臓および非心臓の退院診断の多様な範囲を予測できる単一モデルの有用性について検討する。 その結果,AUROCスコア0.8を超えるという意味では,253,81心,172非心,ICD符号を統計的に有意に予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9503773054285559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep learning algorithms designed for automatic ECG analysis have exhibited notable accuracy. However, akin to traditional electrocardiography, they tend to be narrowly focused and typically address a singular diagnostic condition. In this exploratory study, we specifically investigate the capability of a single model to predict a diverse range of both cardiac and non-cardiac discharge diagnoses based on a sole ECG collected in the emergency department. We find that 253, 81 cardiac, and 172 non-cardiac, ICD codes can be reliably predicted in the sense of exceeding an AUROC score of 0.8 in a statistically significant manner. This underscores the model's proficiency in handling a wide array of cardiac and non-cardiac diagnostic scenarios which demonstrates potential as a screening tool for diverse medical encounters.
• Abstract（参考訳）: 自動心電図解析のために設計された現在のディープラーニングアルゴリズムは、顕著な精度を示している。 しかし、従来の心電図と同様に、それらは狭く焦点を絞り、典型的には特異な診断条件に対処する傾向がある。 本研究は,救急部で収集した単心電図に基づいて,心臓および非心臓の退院診断の多様な範囲を予測できる単一モデルの有用性について検討するものである。 その結果,AUROCスコア0.8を超えるという意味では,253,81心,172非心,ICD符号を統計的に有意に予測できることがわかった。 このことは、様々な医学的出会いのスクリーニングツールとしての可能性を示す、広範囲の心臓と非心臓の診断シナリオを扱うモデルの熟練度を浮き彫りにしている。

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