简介:摘要目的应用深度学习算法建立基于纸质版12导联体表心电图的人工智能模型,评估并比较其与心律失常专科医生对流出道室性心律失常起源部位定位的效能。方法收集2011年5月1日至2020年12月31日在首都医科大学附属北京朝阳医院、温州医科大学附属第二医院、浙江大学医学院附属邵逸夫医院、北京大学第三医院经射频消融术成功治疗的527例流出道室性心律失常患者的861份纸质版室性心律失常心电图。以术中成功消融靶点作为金标准,对以深度学习为基础的人工智能模型进行训练、验证及测试。两位心律失常专科医生根据经典定位流程图及临床经验对测试集心电图进行靶点判断。对比深度学习算法与人工判读的敏感性、特异性和准确性等。结果基于纸质版常规12导联体表心电图的扫描图像建立的人工智能模型的灵敏度、特异度、准确率、受试者工作特征曲线下面积、F1指数分别为94.0%、83.3%、93.0%、0.93和0.96。针对测试集,专科医生判读的平均灵敏度、特异度和准确率分别为95.7%、83.3%和94.6%。结论在流出道室性心律失常起源定位方面,基于纸质版心电图的深度学习算法表现出较高性能,与心律失常专科医生的判断水平相当。