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为解决心电图自动诊断准确性问题，研究人员开展深度学习结合 ECG 在心血管疾病领域的研究。结果显示相关研究成果丰硕但面临挑战。这篇论文能助您了解该领域现状与趋势，值得科研读者一读。
在医疗领域，心电图（ECG）就像是医生们的 “侦察兵”，作为最早的无创诊断方法之一，被广泛应用于各个临床学科，尤其是心脏病学领域。它能通过记录心脏的电活动，为医生提供重要的诊断线索。然而，解读心电图可不是一件轻松的事，准确分析心电图往往需要医生具备丰富的专业知识和经验，这就好比让新手去破解一份复杂的密码，难度可想而知。
为了解决这个难题，早在 20 世纪 70 年代，人们就引入了机器学习（ML）技术来实现心电图的自动诊断。ML 通过算法建模、图像学习和特征提取，尝试让机器来帮忙 “读懂” 心电图。但它就像一个被规则束缚的 “小大人”，受限于预定义的规则和人为设定的模式，在面对心电图上那些细微的差异时，常常显得力不从心，误诊率也相对较高。所以，开发更精准的心电图自动诊断技术迫在眉睫。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）时代悄然来临，它被誉为 “第四次工业革命” 的代表。AI 就像一个聪明的 “大脑”，能够模仿人类的认知过程，利用传感器数据实现自动化诊断，帮助医生识别各种异常模式，从而诊断疾病。深度学习（DL）作为 AI 的重要分支，更是展现出了独特的优势。它能够通过数据驱动进行建模，自主地识别和学习数据，特别适合处理像心电图这样复杂多变的数据，为心电图自动诊断带来了新的希望。
在这样的背景下，为了系统地梳理深度学习结合心电图在心血管疾病领域的研究现状，探索研究热点，来自 作者[第一作者单位] 的研究人员在《[期刊原文名称]》上发表了题为《[论文原文标题]》的论文。研究人员通过广泛而深入的研究，发现深度学习在心电图分析中的应用日益广泛，卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）成为核心框架，并且不断创新改进。但目前仍面临诸多挑战，如心电图信号噪声高、数据集差异大、模型可解释性差等。不过，这项研究为该领域的进一步发展指明了方向，有望推动深度学习与心电图在心血管疾病诊断中的应用，为患者提供更准确、高效的诊疗方案。
研究人员开展这项研究时，采用了多种关键技术方法。他们首先进行了系统的文献回顾，按照 Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta - analyses（PRISMA）指南，在 Web of Science 平台上精心筛选文献。通过设定特定的关键词，如 “Deep learning”“Electrocardiography”“cardiovascular disease” 等，并限定 2017 年 1 月 1 日至 2023 年 9 月 30 日的发表时间范围，初步搜索到 1123 篇文章。随后，经过层层筛选，排除会议摘要、会议论文、非英文论文等不符合要求的文章，最终确定了 198 篇高质量文章进行深入分析。在数据分析阶段，运用 GraphPad Prism version 10.1.2 软件进行数据的统计分析和可视化处理，借助 VOSviewer version 1.6.19 软件进行文献计量分析，包括绘制国家 / 地区和关键词的共现图谱等，从而全面深入地挖掘文献中的信息。
下面来看看具体的研究结果：
- 研究整体情况：从 198 篇文章的统计数据来看，相关研究的年度发表量从 2018 年开始显著增加。这就像是一颗逐渐发芽长大的树苗，越来越多的科研人员投身到这个领域。研究主要集中在心律失常、血压、冠心病（CAD）和急性冠状动脉综合征（ACS）等方面。这是因为这些疾病较为常见，而且有丰富的公共数据集可供研究使用，同时深度学习在可穿戴设备中的应用也为相关研究提供了便利。在数据库使用方面，公共数据库在心律失常、血压和 CAD/ACS 研究中发挥了重要作用，而在心力衰竭（HF）、心肌病和瓣膜病等研究中，专有数据库更为常用。从地域上看，中国、美国和中国台湾在文章发表数量上位居前列，美国则在被引次数上领先。关键词分析显示，“deep learning”“electrocardiogram” 和 “classification” 是出现频率最高且相互关联最紧密的词汇。
- CAD 和 ACS 相关研究：Physikalisch Technische Bundesanstalt Electrocardiogram Database（PTB - ECG DB）是一个大规模数据库，包含不同年龄、性别和疾病状况的心电图记录，为众多 CAD 和 ACS 研究奠定了基础。许多研究基于该数据库，利用深度学习模型在急性心肌梗死（AMI）的诊断和定位方面取得了优异成果，部分模型的准确率接近 100%。除了 PTB - ECG DB，其他研究利用不同数据库构建的模型，不仅在 AMI 诊断、心肌梗死定位、冠状动脉疾病（CAD）和阻塞性冠状动脉疾病（obCAD）鉴别等方面表现出色，还能预测心血管不良事件和评估冠状动脉钙评分等。例如，有些模型能够准确判断 T 波变化、ST - T 段变化和病理性 Q 波，还有模型结合临床数据和心电图，在预测患者预后方面发挥了重要作用。
- 心脏衰竭（HF）相关研究：以往心脏衰竭的诊断常依赖实验室检查和超声心动图，如今心电图也成为辅助诊断的重要工具。研究人员利用深度学习模型，通过心电图能够准确检测 HF 的不同阶段，预测不良心血管事件，还能评估左心室功能障碍、判断左心室舒张末期直径、预测未来心血管风险以及判断异常脑钠肽（BNP）水平等。众多模型在这些方面展现出了良好的性能，为 HF 的诊断和治疗提供了新的依据。
- 瓣膜性心脏病相关研究：传统上，超声心动图是检测瓣膜性心脏病的主要方法，但现在研究人员尝试利用心电图进行诊断。多项研究利用深度学习模型，如 CNN 模型、ValveNet 模型等，通过心电图准确检测出中度至重度二尖瓣反流（MR）、主动脉瓣狭窄（AS）、主动脉瓣反流（AR）等瓣膜疾病，在内部和外部验证中都取得了不错的 AUC 和准确率，进一步证实了深度学习在瓣膜性心脏病诊断中的潜力。
- 心肌病相关研究：虽然超声心动图和心脏 MRI 是诊断心肌病的常用方法，但心电图也能发挥重要作用。研究人员通过深度学习模型，如 ENN 模型、CNN 模型等，能够准确诊断左心室扩张（LVD）、左心室肥厚（LVH）、肥厚型心肌病（HCM）等多种心肌病。部分模型在诊断 HCM 时，不仅提高了诊断准确率，还降低了假阳性率，甚至能对 HCM 患者进行基因分型。此外，针对心律失常性心肌病（ACM）和扩张型心肌病等疾病相关的基因突变，也有相应的深度学习模型进行诊断，且性能优异。
- 心律失常相关研究：基于 MIT - BI H 数据库的研究中，众多深度学习模型在房颤（AF）诊断、多种心律失常分类、室性早搏（PVC）诊断等方面不断取得突破，诊断准确率不断提高，部分模型准确率接近 100%。在竞争数据库相关研究中，大量研究基于此类数据库，通过各种深度学习模型，如 CNN 模型、MS - CNN 模型等，显著提升了 AF 的诊断性能。还有研究通过改进模型结构或采用新的技术，如神经网络风格迁移和卷积循环网络等，进一步提高模型在不同数据库上的性能。基于其他数据库的研究中，多种深度学习模型在 AF 诊断、心律失常定位和预测等方面也展现出了良好的性能。例如，有些模型能够准确识别 AF，定位心律失常的起源，预测心律失常的发作、AF 风险分层和术后复发等，在不同临床场景中都发挥了重要作用。
- 恶性心律失常和生存预后相关研究：恶性心律失常是威胁生命的疾病，早期检测至关重要。多个研究团队利用深度学习模型，在识别室性心动过速（VT）、心室颤动（VF）等恶性心律失常事件方面取得了高达 99% 的准确率。有些模型能够在 VF 发作前发出预警，还有模型在预测心脏性猝死（SCD）、患者死亡率、急性心肌梗死（AMI）风险等方面表现出色，并且在诊断长 QT 综合征（LQTS）、Brugada 综合征等遗传性心律失常方面也具有较高的准确性，为临床治疗提供了重要的参考。
- 血压相关研究：在血压相关研究中，深度学习模型的性能需参考 AAMI 和 BHS 的标准。多项研究利用深度学习模型，通过心电图和光电容积脉搏波（PPG）信号评估血压，部分模型不仅符合 AAMI 和 BHS 标准，还在预测术中低血压（IOH）方面取得了良好效果。例如，BPNet 模型通过多模态融合，能够准确评估血压；Jo 等人设计的 ResNet 模型利用心电图和动脉血压数据，能有效预测 IOH，为临床血压管理提供了有力支持。
- 其他相关研究：除了上述心血管疾病相关研究，深度学习在其他方面也有应用。如通过心电图预测老年人健康状况、检测跌倒、估计年龄和性别、诊断心房颤动（ASD）、左心房扩大（LAE）、主动脉夹层（AD）、急性心包炎等疾病，以及评估 COVID - 19 对心脏功能的影响和识别胎儿心律失常等。不同的深度学习模型在这些方面都取得了一定的成果，展示了深度学习在心电图分析领域的广泛应用前景。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，深度学习在心电图分析中的应用虽然取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。心电图信号噪声高、复杂性强，对预处理技术要求高，优化预处理技术成为关键突破点。数据集的选择和应用存在差异，不同数据集对模型性能影响较大，尽管迁移学习在处理数据稀缺和异质性问题上有价值，但还需进一步探索。此外，目前的模型在临床应用中存在局限性，如可解释性差，被称为 “黑箱” 模型，难以获得临床医生的信任。而且，模型进入临床实践还面临患者接受度、监管审批等问题。未来，需要平衡临床应用的可行性和模型性能的稳健性，建立大规模、多中心数据库，优化模型结构和反馈机制，提高模型的可解释性，以推动深度学习和心电图在心血管疾病诊断中的应用，为患者提供更优质的医疗服务。
这项研究意义重大，它系统地梳理了深度学习与心电图在心血管疾病领域的研究现状，让科研人员和临床医生对该领域的研究进展有了全面的了解。研究揭示的问题和挑战为后续研究指明了方向，推动了该领域的进一步发展。虽然深度学习在心电图分析中还存在一些不足，但随着技术的不断进步和研究的深入，有望为心血管疾病的诊断和治疗带来新的突破，让更多患者受益。
