【摘 要】
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目的 评价基于人工智能心电监测(AI-ECG)对心律失常检测的临床应用价值.方法 选择在河北北方学院附属第一医院心内科就诊的1240例患者作为本实验的研究对象,运用乐普人工智能心电记录设备(AI-ECG组),采取胸带佩戴方式,得到24 h人工智能心电监测分析结果;且同时对研究对象采用常规24 h动态心电图(Holter组)进行诊断,以专业心血管内科医生及心电图专业医师团队的诊断结果为标准.筛检试验结果中心电图处理时间、心律失常阳性检测率及人工智能心电监测应预警次数和实际发生预警次数,评估人工智能心电监测与
【机 构】
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075000 河北省张家口市,河北北方学院附属第一医院;上海普云智科技股份有限公司
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目的 评价基于人工智能心电监测(AI-ECG)对心律失常检测的临床应用价值.方法 选择在河北北方学院附属第一医院心内科就诊的1240例患者作为本实验的研究对象,运用乐普人工智能心电记录设备(AI-ECG组),采取胸带佩戴方式,得到24 h人工智能心电监测分析结果;且同时对研究对象采用常规24 h动态心电图(Holter组)进行诊断,以专业心血管内科医生及心电图专业医师团队的诊断结果为标准.筛检试验结果中心电图处理时间、心律失常阳性检测率及人工智能心电监测应预警次数和实际发生预警次数,评估人工智能心电监测与金标准对比研究的有效性.结果 2组患者心电图诊断处理时间比较,差异有统计学意义(P0.05);AI-ECG组患者心律失常的阳性诊断率显著高于Holter组差异有统计学意义(P<0.05);AI-ECG组满意率为95.16％,明显高于Holter组满意率(80.65％),差异具有统计学意义(P<0.001).结论 AI-ECG能在充分提供常规动态心电图监测功能的基础上,对恶性心律失常事件做出及时预警,早期发现,及时给予治疗,提高患者的救治成功率、降低病死率,具有良好的临床医学应用研究前景.
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