斯坦福計算機科學家稱已經開發了一種精確度診斷心律失常的深度學習算法，而且能達到心臟病學專家的診斷級別。新的深度學習算法通過數小時的數據篩選出不規則的心跳。
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通常，用心電圖檢測到心律失常，但醫生通常開出佩戴式ECG來連續監測患者的心跳。這種可穿戴設備可以產生數百小時的數據。研究人員與心跳監測公司iRhythm一起研究可以準確檢測大量數據集中的不規則的深層神經網絡模型。
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研究人員稱，該算法能夠比一些訓練有素的心臟病專家更好地診斷14種不同類型的心律失常。他們希望這有助于加快診斷，改善治療。此外，研究人員說，這可能會使偏遠地區的人們獲得心臟病專家的幫助。
研究人員表示：“關于這項工作不僅僅是進行異常檢測，而且可以高精度地對大量不同類型的異常進行處理。”
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該項目由前百度首席科學家吳恩達領導的斯坦福機器學習小組研發。
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