JACC. Clinical electrophysiology, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
JACC. Clinical electrophysiology, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
Journal of the American College of Cardiology, Год журнала: 2024, Номер 83(16), С. 1614 - 1618
Опубликована: Апрель 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4European Heart Journal, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Дек. 9, 2024
Graphical AbstractValidation pathway for AI-ECG age as a novel risk marker new atrial fibrillation: progress and next steps.Open in tabDownload slide
Язык: Английский
Процитировано
4npj Digital Medicine, Год журнала: 2024, Номер 7(1)
Опубликована: Сен. 5, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1Children, Год журнала: 2024, Номер 12(1), С. 25 - 25
Опубликована: Дек. 27, 2024
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing healthcare by offering innovative solutions for diagnosis, treatment, and patient management. Only recently has the field of pediatric cardiology begun to explore use deep learning methods analyze electrocardiogram (ECG) data, aiming enhance diagnostic accuracy, expedite workflows, improve outcomes. This review examines current state AI-enhanced ECG interpretation in applications, drawing insights from adult AI-ECG research given progress this field. It describes a broad range AI methodologies, investigates unique challenges inherent analysis, reviews literature AI-ECG, discusses potential future directions clinical practice. While applications have demonstrated considerable promise, widespread adoption necessitates further research, rigorous validation, careful consideration equity, ethical, legal, practical challenges.
Язык: Английский
Процитировано
1Archives of Gerontology and Geriatrics, Год журнала: 1983, Номер 2(1-2), С. 49 - 177
Опубликована: Июль 1, 1983
Язык: Английский
Процитировано
19JACC. Clinical electrophysiology, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0