arXiv · cs.AI· Walentin Palanchuk·· 7 天前AI 评分11
ECG 推断实验室指标：一项全面的生理学与技术分析
ECG for laboratory values:A comprehensive physiological and technical analysis
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Walentin Palanchuk
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28507v1
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AI 导读
这篇论文研究用多模态深度学习从 ECG 记录和患者元数据预测 NT-proBNP，并评估其生理合理性。基于 MIMIC-IV 的回归、二分类和三分类实验显示，12 导联配置持续优于 lead II 单导联：回归 MAE 为 534.98 pg/mL（单导联）对 514.27 pg/mL（12 导联），二分类 AUROC 分别为 0.849 和 0.876。结果表明精确回归仍有挑战，但更宽浓度范围的分类效果较好；实验仍需独立数据集验证。
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