AIxiv專欄是機器之心釋出學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報導了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯絡報導。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
論文連結：http://arxiv.org/abs/2408.17154 論文標題：Self-supervised Anomaly Detection Pretraining Enhances Long-tail ECG Diagnosis
創新性方法：該研究首次將自監督異常檢測引入為預訓練方式，模擬專業醫生的診斷流程，成功開發出具有長尾診斷能力的心電 AI 模型，大幅提升了對常見及稀有心臟疾病的診斷準確性。 嚴謹的資料驗證：研究團隊在一個大規模的臨床 ECG 記錄資料集上對模型進行了嚴格驗證。該資料集包含了 2012 年至 2021 年期間在上海真實醫院環境中收集的超過一百萬份 ECG 樣本，涵蓋了 116 種不同的 ECG 型別。經過異常檢測預訓練的模型在 ECG 診斷及異常檢測 / 定位的內部和外部評估中均展現了顯著的整體準確性提升。尤其是在處理稀有 ECG 型別時，該模型實現了 94.7% 的 AUROC、92.2% 的靈敏度和 92.5% 的特異性，明顯優於傳統方法，並顯著縮小了與常見 ECG 型別診斷效能之間的差距。 前瞻性臨床驗證：在前瞻性驗證中，採用該模型輔助診斷的心臟病醫生相比於單獨工作的醫生，診斷準確率提高了 6.7%，診斷完整性提升了 11.8%，診斷時間減少了 32%。這些結果表明，將異常檢測預訓練整合到 ECG 分析中，具有極大的潛力來解決臨床診斷中長尾資料分佈的挑戰。
臨床應用的巨大潛力：透過異常檢測預訓練，該模型能夠以遠超經驗豐富的心臟病專家的速度，提供準確且全面的診斷結果。這表明，AI 輔助系統在臨床診斷中具有廣闊的應用前景，無論是在緊急情況下還是常規 ECG 評估中，均能發揮重要作用。 減輕長尾分佈影響的能力：異常檢測預訓練透過識別可能的異常特徵偏差，使模型能夠集中關注特定異常區域，從而更精確地分類不同型別的異常。這種方法促進了對各種稀有異常的高效學習，有效應對了不平衡的長尾異常分佈帶來的挑戰。 提供可解釋且資訊豐富的定位結果：除了提升診斷效能外，異常檢測預訓練還具備一個關鍵優勢，即能夠精確定位異常。這為模型的診斷決策提供了清晰且易於理解的解釋，有助於醫療從業者更好地理解診斷結果。 臨床診斷模型的公平性：該研究模型在男性和女性之間，以及 10 至 90 歲各年齡組中的診斷效果相當。這些發現強調了在臨床實踐中，考慮人口統計因素以提升診斷準確性和公平性的重要性。進一步研究有助於揭示這些年齡和性別差異的機制，從而開發改善所有患者群體健康結果的策略。 可擴充套件的 ECG 診斷框架：該框架專為解決 ECG 資料的長尾分佈問題而設計，並經過對 116 種不同 ECG 型別的細緻訓練。這種全面覆蓋確保了模型能夠適應臨床實踐中遇到的幾乎所有 ECG 型別，使其在多樣化資料集中的適應性和通用性得到了高度保障。