Mejora del diagnóstico automatizado de electrocardiograma (ECG) mediante preentrenamiento multimodal con informes de text
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1368Palabras clave:
Aprendizaje Automático, Electrocardiografía, CardiologíaResumen
Objetivo: Cardiopatías son la principal causa de muerte globalmente, y el electrocardiograma (ECG) es la principal herramienta para evaluar la actividad cardiaca. El diagnóstico automatizado y remoto del ECG puede ayudar al sistema sanitario con evaluaciones cardiacas tempranas y precisas, especialmente en regiones periféricas y zonas rurales. La clasificación automática de ECG ha sido ampliamente investigada, pero sigue siendo un reto crear modelos precisos para un espectro tan amplio. Método: Este estudio mejora el rendimiento de los modelos de clasificación de aprendizaje profundo de ECG utilizando una etapa de preentrenamiento multimodal con el informe médico. Resultados: Nuestro enfoque mejora el modelo de vanguardia y alcanza una puntuación F1 media de 0,755 en seis categorías utilizando el conjunto de datos completo, lo que supone una mejora relevante para un corpus sin etiqueta relativamente grande. Conclusión: Los resultados demuestran el potencial de mejora de la evaluación cardiaca automatizada con preentrenamiento de texto.
Citas
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