Foundation model of ECG diagnosis: Diagnostics and explanations of any form and rhythm on ECG

节奏 基础(证据) 工程类 医学 计算机科学 内科学 历史 考古
作者
Yuanyuan Tian,Zhiyuan Li,Yanrui Jin,Mengxiao Wang,Xiaoyang Wei,Liqun Zhao,Yunqing Liu,Jinlei Liu,Chengliang Liu
出处
期刊:Cell reports medicine [Elsevier BV]
卷期号:5 (12): 101875-101875
标识
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101875
摘要

We propose a knowledge-enhanced electrocardiogram (ECG) diagnosis foundation model (KED) that utilizes large language models to incorporate domain-specific knowledge of ECG signals. This model is trained on 800,000 ECGs from nearly 160,000 unique patients. Despite being trained on single-center data, KED demonstrates exceptional zero-shot diagnosis performance across various regions, including different locales in China, the United States, and other regions. This performance spans across all age groups for various conditions such as morphological abnormalities, rhythm abnormalities, conduction blocks, hypertrophy, myocardial ischemia, and infarction. Moreover, KED exhibits robust performance on diseases it has not encountered during its training. When compared to three experienced cardiologists on real clinical datasets, the model achieves comparable performance in zero-shot diagnosis of seven common clinical ECG types. We concentrate on the zero-shot diagnostic capability and the generalization performance of the proposed ECG foundation model, particularly in the context of external multi-center data and previously unseen disease.
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