探索学习心电图在自动诊断和预测心血管疾病中的应用

近年来,心电图作为便捷性、无创性诊断方法,能够直接反映一系列心脏电活动。临床上,大部分疾病都会引起心血管疾病的发生,或心脏功能发生异常,这种微小的变化很难通过人工或者传统机器计算方法辨识。目前,探索学习已逐渐成为人工智能发展的重中之重,可精准识别人类心电信号中细微、非线性的变化,在这些领域大面积逐渐成为必然发展方向。基于此,本文首先简述探索学习及探索学习模型的意义及作用,继而通过三个领域深入分探索学习心电图在自动诊断和预测心血管疾病中的实际应用,对未来作出展望,供相关学者借鉴与参考。