Ronald Palacios Castrillo
Resumen
Tian,et.al., [Cell Reports Medicine, volumen 5, número 12,2024] proponen un modelo de base de diagnóstico de electrocardiograma (ECG) mejorado por el conocimiento (KED) que utiliza modelos de lenguaje grandes para incorporar conocimiento específico del dominio de las señales de ECG.
Este modelo se entrena en 800.000 ECG de casi 160.000 pacientes únicos. A pesar de estar entrenado en datos de un solo centro,
KED demuestra un rendimiento excepcional en el diagnóstico de disparo cero en varias regiones, incluidas diferentes localidades en China, Estados Unidos y otras regiones.
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Este rendimiento abarca todos los grupos de edad para diversas afecciones, como anomalías morfológicas, anomalías del ritmo, bloqueos de conducción, hipertrofia, isquemia de miocardio e infarto.
Además, KED muestra un rendimiento sólido en enfermedades que no ha encontrado durante su entrenamiento.
En comparación con tres cardiólogos experimentados en conjuntos de datos clínicos reales, el modelo logra un rendimiento comparable en el diagnóstico de cero disparos de siete tipos de ECG clínicos comunes.
Los autores se concentramos en la capacidad de diagnóstico de cero disparos y el rendimiento de generalización del modelo básico de ECG propuesto, particularmente en el contexto de datos multicéntricos externos y enfermedades nunca antes vistas.
