論文の概要: Combining ECG Foundation Model and XGBoost to Predict In-Hospital Malignant Ventricular Arrhythmias in AMI Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17172v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 05:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.31708
• Title: Combining ECG Foundation Model and XGBoost to Predict In-Hospital Malignant Ventricular Arrhythmias in AMI Patients
• Title（参考訳）: AMI患者における心電図とXGBoostの併用による心室不整脈予測
• Abstract要約: 急性心筋梗塞(AMI)後の心室不整脈(VT/VF)は院内死亡の主な原因である。 本研究の目的は,大規模な心電図基礎モデル(ECGFounder)と解釈可能なXGBoost分類器を統合するハイブリッド予測フレームワークを開発することである。 AMI患者6,634例の心電図解析を行い,そのうち175例が院内VT/VFであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.778478113602675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malignant ventricular arrhythmias (VT/VF) following acute myocardial infarction (AMI) are a major cause of in-hospital death, yet early identification remains a clinical challenge. While traditional risk scores have limited performance, end-to-end deep learning models often lack the interpretability needed for clinical trust. This study aimed to develop a hybrid predictive framework that integrates a large-scale electrocardiogram (ECG) foundation model (ECGFounder) with an interpretable XGBoost classifier to improve both accuracy and interpretability. We analyzed 6,634 ECG recordings from AMI patients, among whom 175 experienced in-hospital VT/VF. The ECGFounder model was used to extract 150-dimensional diagnostic probability features , which were then refined through feature selection to train the XGBoost classifier. Model performance was evaluated using AUC and F1-score , and the SHAP method was used for interpretability. The ECGFounder + XGBoost hybrid model achieved an AUC of 0.801 , outperforming KNN (AUC 0.677), RNN (AUC 0.676), and an end-to-end 1D-CNN (AUC 0.720). SHAP analysis revealed that model-identified key features, such as "premature ventricular complexes" (risk predictor) and "normal sinus rhythm" (protective factor), were highly consistent with clinical knowledge. We conclude that this hybrid framework provides a novel paradigm for VT/VF risk prediction by validating the use of foundation model outputs as effective, automated feature engineering for building trustworthy, explainable AI-based clinical decision support systems.
• Abstract（参考訳）: 急性心筋梗塞(AMI)後の悪性心室不整脈(VT/VF)は院内死亡の大きな原因であるが,早期診断は臨床上の課題である。 従来のリスクスコアはパフォーマンスに制限があるが、エンドツーエンドのディープラーニングモデルは、臨床信頼に必要な解釈性に欠けることが多い。 本研究の目的は,大規模な心電図基礎モデル(ECGFounder)と解釈可能なXGBoost分類器を統合し,精度と解釈可能性の両方を改善するハイブリッド予測フレームワークを開発することである。 AMI患者6,634例の心電図解析を行い,そのうち175例が院内VT/VFであった。 ECGFounderモデルは150次元の診断確率特徴を抽出するために用いられ、XGBoost分類器を訓練するために特徴選択によって洗練される。 モデル性能をAUCとF1スコアで評価し,SHAP法を用いて解析を行った。 ECGFounder + XGBoostハイブリッドモデルは、KNN(AUC 0.677)、RNN(AUC 0.676)、エンドツーエンドの1D-CNN(AUC 0.720)を上回る0.801のAUCを達成した。 SHAP分析では, 早期心室複合体 (リスク予測因子) や正常洞リズム (保護因子) などのモデル同定キーが臨床知識と極めて一致していることが判明した。 我々は,このハイブリッドフレームワークが,信頼に足る,説明可能なAIベースの臨床診断支援システムを構築する上で,基礎モデル出力を効果的かつ自動化された特徴工学として活用することを検証することによって,VT/VFリスク予測の新しいパラダイムを提供すると結論付けた。

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