W stronę przejrzystej AI w medycynie: wykrywanie arytmii na podstawie EKG z użyciem wyjaśnialnego głębokiego uczenia
Technologies, t. 13, nr 1, art. 34
Streszczenie redakcyjne
Przetwarzanie EKG obejmuje wykrywanie załamków R, klasyfikację trzech kolejnych cykli serca przez zmodyfikowaną CNN i wyjaśnianie predykcji za pomocą cech zrozumiałych klinicznie. Na MIT-BIH oceniana jest jakość klasyfikacji arytmii. Podana dokładność dotyczy tego zbioru danych, a nie prospektywnej oceny klinicznej.
Opis bibliograficzny
Format cytowania wymagany przez czasopismo lub organizację sprawdź w rekordzie wydawcy.
Oleksii Kovalchuk, Oleksandr Barmak, Pavlo Radiuk, Liliana Klymenko, Iurii Krak. "Towards Transparent AI in Medicine: ECG-Based Arrhythmia Detection with Explainable Deep Learning". Technologies, Vol. 13, No. 1, Article 34, 2025. https://doi.org/10.3390/technologies13010034
Sprawdź metodę w swoim zastosowaniu.
Opisz decyzję, którą ma wspierać Twój system, oraz dostępne dane. Ocenimy przydatność metody, określimy zakres prototypu i uzgodnimy sposób pomiaru jakości, czasu odpowiedzi oraz kosztu działania.