【摘 要】
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随着多种致病基因的出现及变异,相应遗传性疾病的流行率也在逐年升高.潜在致病性变异的外显性往往不典型或仅在患者晚年才表现出来,导致遗传性心脏病的诊断趋于复杂化和延迟化.随着机器学习等新技术的开发和应用,人工智能成为个性化医学、医学成像和疾病诊断等诸多领域的有力工具.其中,人工智能心电图能特异性分析并总结遗传性心律失常患者心电图的特征性表现,有助于相关疾病的早期诊断.本文综述了人工智能心电图用于遗传性心律失常(主要包括先天性长QT综合征、Brugada综合征、儿茶酚胺敏感性多形性室速)诊断的最新研究进展.
【机 构】
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天津 300211,天津医科大学第二医院心脏科,天津市心血管病离子与分子机能重点实验室,天津心脏病学研究所
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随着多种致病基因的出现及变异,相应遗传性疾病的流行率也在逐年升高.潜在致病性变异的外显性往往不典型或仅在患者晚年才表现出来,导致遗传性心脏病的诊断趋于复杂化和延迟化.随着机器学习等新技术的开发和应用,人工智能成为个性化医学、医学成像和疾病诊断等诸多领域的有力工具.其中,人工智能心电图能特异性分析并总结遗传性心律失常患者心电图的特征性表现,有助于相关疾病的早期诊断.本文综述了人工智能心电图用于遗传性心律失常(主要包括先天性长QT综合征、Brugada综合征、儿茶酚胺敏感性多形性室速)诊断的最新研究进展.
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