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機器學習模型能比醫生更精確診斷心律失常

轉帖|行業資訊|編輯：我只采一朵|2017-07-10 15:32:24.000|閱讀 300 次

概述：由吳恩達領導的斯坦福大學機器學習小組，研發出一種新的深度學習算法，可以診斷14種類型的心律失常。

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由吳恩達領導的斯坦福大學小組，研發出一種新的，可以診斷14種類型的心律失常。吳恩達表示，機器學習模型可以比專家更精確的診斷心律失常。
 
這項研究可能是機器學習徹底改變醫療行業的最新標志之一。近年來，研究人員已經表明，機器學習技術可用于從醫學圖像中發現各種疾病，包括例如乳腺癌，皮膚癌和眼病。
 
研究人員表示：“心律信號的差異可能非常微妙，但對于患者如何選擇檢測方式有巨大的影響。“例如，二度房室傳導阻滯的兩種形式的心律失常，看起來非常相似，但是一種不需要治療，而另一種則需要立即治療。

心律診斷
機器小組訓練了一種深入學習算法，以識別ECG（心電圖）數據中不同類型的不規則心跳。有些不正常現象可能導致嚴重的健康并發癥，包括心源性猝死，但信號難以檢測，因此患者經常被要求佩戴ECG傳感器數周。

斯坦福大學的研究人員從ECG數據中，抽取識別約30,000個30秒的樣本數據
 
研究人員與iRhythm（一家制造便攜式ECG設備的公司）合作，他們從各種心律失常患者中收集了3萬個30秒的ECG數據。
 
為了測試算法的準確性，研究人員給了一組300個未確診的ECG數據，并由三名心臟病專家組成小組來會診。使用這些帶標注的數據，該算法可以預測這些心臟病專家將如何標記其所呈現的其他ECG的結果，實質上給出診斷。
 
深度學習將大量數據饋入大型模擬，并對其參數進行微調，直到其準確識別出有問題的ECG信號。該方法已經被證明能夠識別圖像和音頻中的復雜模式，并且并在大多數情況下勝過心臟病專家。
 
研究人員認為，這種算法有助于使心臟病學家對于心律失常的診斷和治療，更容易被無條件問診心臟病專家的患者帶來幫助。吳恩達認為這只是深度學習提高患者健康質量的眾多機會之一，能幫助醫生節省出時間。
 
論文詳解
研究小組開發出一種可以診斷不規則心律（也稱為心律失常）的模型，通過 single-lead ECG信號來診斷心律失常。
 
超越專家的關鍵是一個深度卷積網絡，可以將一系列ECG樣本映射到一系列心律失常數據中，以及比之前同類數據庫大兩個數量級的新型數據集。

 
 
研究小組訓練了一個34層卷積神經網絡（CNN）來檢測任意長度心電圖時間序列的心律失常。
 

 
網絡以原始ECG信號的時間序列作為輸入，并輸出一系列標簽預測。30秒長的ECG信號在200Hz采樣，模型每秒輸出一次新的預測。我們輸入一個33層卷積的結構，然后是完全連接的層和softmax。
 
為了優化這樣一個深層次的模型，我們使用殘差連接和批量歸一化。深度增加了計算的非線性以及每個分類決策的上下文窗口的大小。
 

 
研究小組從29163名患者收集并標記了64121例心電圖記錄數據。

 
ECG數據以200Hz的頻率進行采樣，并從single-lead，無創和連續監測裝置采集，稱為Zio Patch（iRhythm Technologies），其耐磨時間長達14天。
 
訓練集中的每個ECG記錄長30秒，可以包含多個節奏類型。每個記錄由臨床心電圖專家注釋：專家突出信號的部分，并將其標記為對應于14個節奏類別之一。
 
我們從328名獨特患者收集了一組336條的記錄。對于測試集，每個記錄的實地注釋由三名董事會認證的心臟病專家委員會監督; 有三個委員會負責測試集的不同分割。心臟病學家將每個個體記錄作為一組進行討論，并達成共識。對于測試集中的每個記錄，我們還從不參加該組的心臟病專家中收集6個單獨標記。
 
最常見的混淆之一是，異位心房節律（EAR）和竇性心律（SINUS）之間。這種心跳節奏的主要區別標準是不規則的P波。特別是當P波具有小幅度或信號中存在噪聲時，這可能是微妙的。
 

 
類似地，室上性心動過速（SVT）和心房顫動（AFIB）經常與心房撲動（AFL）混淆，因為它們都是心房心律失常，這是可以理解的。室性心律失常（IVR）有時被誤認為是心室性心動過速（VT）。
 
鑒于臨床每年記錄超過3億次心電圖，心電圖的高精度診斷可以節省專家臨床醫生和心臟病專家的時間，減少誤診次數。此外，我們希望這種技術加上低成本心電圖設備，能夠成為心律失常診斷的常用工具。
 
詳情：
paper：//t.cn/RKANXhI
 
 

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