基于人工智能的可穿戴设备在心房颤动筛查中的应用(1).pdfVIP

第33卷第2期实用心电学杂志Vol.33No.2

2024年4月JournalofPracticalElectrocardiologyApr.2024

基于人工智能的可穿戴设备在心房颤动

筛查中的应用

穆耶赛尔·麦麦提明刘惠娟王芳丽冯艳

[摘要]心房颤动(简称房颤)是最常见的心律失常,并可能引起多种并发症,因此需要借助

精准医学方法来识别和加强房颤检测,从而实现及早诊断和治疗。基于人工智能的可穿戴设

备对房颤患者的筛查与管理具有重要价值,本文综述了近年来这类设备应用于房颤筛查的相

关文献。

[关键词]心房颤动;人工智能;深度学习;卷积神经网络;可穿戴设备

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[中图分类号]R541.75[文献标志码]A[文章编号]20959354(2024)02019104

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DOI:10.13308/j.issn.20959354.2024.02.016

[引用格式]穆耶赛尔·麦麦提明,刘惠娟,王芳丽,等.基于人工智能的可穿戴设备在心房

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颤动筛查中的应用[J].实用心电学杂志,2024,33(2):191194.

Applicationofartificialintelligence-basedwearabledevicesinscreeningatrialfibrillationMAIMAITIMING

Muyesaier,LIUHuijuan,WANGFangli,FENGYan(DepartmentofElectrocardiology,XinjiangUygurAutonomous

RegionPeoplesHospital,UrumqiXinjiang830001,China)

[Abstract]Atrialfibrillation(AF)isthemostcommonarrhythmiaandmayeasilyleadtovariouscomplications.

Therefore,precisionmedicalmethodsareneededtoidentifyandenhanceAFdetectiontoachieveearlydiagnosis

andtreatment.Artificialintelligence-basedwearabledevicesareofgreatvalueforthescreeningandmanagementof

AFpatients.ThisarticlereviewstherelevantliteratureonrecentapplicationsofsuchdevicesforAFscreening.

[Keywords]atrialfibrillation;artificialintelligence;deeplearning;convolutionalneuralnetwork;wearabledevice

随着人口老龄化和社会城镇化步伐的加快,我失常模式,能够辅助房颤检测。由于它设计简单直

国居民面临饮食习惯的改变、运动量的减少、环境观,患者和卫生专业人员都可以轻松使用。可穿戴

污染的加剧以及生活压力的增加,这些因素共同推设备采集心电图后,利用人工智能卷积神经网络

动了心血管疾病的发病率和患病率的持续上升。(convolutionalneuralnetwork,CNN)算法协助医师