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机器学习在心房颤动筛查和管理中的应用进展
文献摘要：
心房颤动是一种常见的心律失常类型,随着年龄增长其发病率不断升高,且其不规则的心脏节律会引起急性脑卒中等严重并发症.但心房颤动发作时多无明显症状,患者常在发生栓塞事件后才会被首次确诊.近年来随着人工智能技术不断发展,机器学习可以帮助临床医生识别心房颤动高危人群.本文主要综述了机器学习在心房颤动筛查和管理中的应用进展,旨在提高临床医生对机器学习的认识.
文献关键词：
心房颤动;人工智能;机器学习;筛查;疾病管理
中图分类号：
作者姓名：
黄艳;邓琪;曹丽萍;范咏梅;肖春霞
作者机构：
410005 湖南省长沙市,湖南师范大学附属第一医院湖南省人民医院心内科;410005 湖南省长沙市,湖南省人民医院湖南师范大学附属第一医院功能科;410005 湖南省长沙市,湖南省人民医院湖南师范大学附属第一医院心电图室
文献出处：
引用格式：
[1]黄艳;邓琪;曹丽萍;范咏梅;肖春霞-.机器学习在心房颤动筛查和管理中的应用进展)[J].实用心脑肺血管病杂志,2022(11):6-10
A类：
B类：
心房颤动,心律失常,心脏节律,急性脑卒中,严重并发症,栓塞事件,首次确诊,临床医生,高危人群,疾病管理
AB值：
0.190153
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