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人工智能心电图 主编:陈康寅, 刘彤, 陶华岳 人工智能-心电图-心脏病学 国内S部AI-ECG专著
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陈康寅,博士,主任医师,博士研究生导师,天津医科大学第二医院副院长,天津心脏病学研究所冠心病介入研究室副主任,国家卫健委冠心病介入培训基地导师,中华医学会老年医学分会青年委员。曾获天津市五一劳动奖章、2018年度天津市第五届人民满意的“好医生”、2019年度天津医科大学“十佳医生”。以第一作者或通讯作者在国内外发表论文30余篇。以第一作者发表SCI论文9篇,合计影响因子44.75,单篇最高影响因子23.05;以通讯作者发表SCI论文8篇。获得实用新型专利1项、实用新型专利1项、软件著作权专利3项。
刘彤,留美博士后,天津医科大学第二医院心脏科主任医师,教授,博士生导师,天津心脏病学研究所副所长,入选国家百千万人才工程,人社部有突出贡献中青年专家。兼任中国医疗保健国际交流促进会心律与心电分会第三届委员会副主任委员、中国老年保健医学研究会晕厥分会第二届委员会副主任委员、国家卫生健康委人才交流服务中心心律失常专家委员会副主任委员、中华医学会心脏起搏与电生理分会委员、中华医学会心血管病分会青年委员、中国抗癌协会整合心脏病学分会常务委员、国际心电学会(ISE)青年委员、FESC、FHRS和ISHNE-F。专业特长为心律失常的射频消融和起搏治疗,擅长心房颤动的临床诊治、肿瘤合并心血管疾病的治疗。主持国家自然科学基金项目5项,获天津市科技进步奖3项,发表论文100余篇,主编、主译专著5部。
陶华岳,管理学硕士,高级工程师,硕士研究生导师,天津医科大学第二医院网络信息中心主任,中国医院协会信息管理专业委员会委员,中国医学装备协会智慧医院分会委员,天津卫生信息学会理事。主持完成天津市科技局互联网跨界融合创新科技重大专项1项,发表多篇医疗信息化建设专业论文。获实用新型发明专利1项,软件著作权5项。
第1 章AI 概述………………………………………………………………1
第1 节AI 技术概念…………………………………………………………………3
第2 节AI 在医学领域的应用………………………………………………………5
第3 节AI 技术在心电诊断领域的应用基础………………………………………7
第4 节AI 技术对ECG 判读的方法…………………………………………………9
第5 节基于移动端及临床大数据的远程心电会诊系统实践…………………11
第2 章心电设备的迭代与发展……………………………………………27
第1 节ECG 的发明………………………………………………………………29
第2 节心电设备及理论的迭代与发展…………………………………………31
第3 节心电设备发展的方向……………………………………………………35
第3 章AI-ECG 的临床应用………………………………………………39
第1 节概述………………………………………………………………………41
第2 节冠心病……………………………………………………………………49
第3 节心力衰竭…………………………………………………………………56
第4 节心肌病……………………………………………………………………64
第5 节遗传性心律失常…………………………………………………………68
第6 节室性心律失常……………………………………………………………73
第7 节心脏起搏…………………………………………………………………78
第8 节识别高血压及连续监测血压……………………………………………83
第9 节心房颤动…………………………………………………………………89
第10 节心脏瓣膜病………………………………………………………………94
第11 节电解质紊乱………………………………………………………………97
第12 节其他系统疾病……………………………………………………………99
第4 章AI-ECG 的局限性与挑战………………………………………133
第1 节概述………………………………………………………………………135
第2 节临床意义…………………………………………………………………136
第3 节局限性与挑战……………………………………………………………137
第4 节临床实践转化……………………………………………………………138
第5 节总结………………………………………………………………………140
第5 章AI-ECG 的前景与展望…………………………………………145
索引…………………………………………………………………………157
心脏是一个精妙的器官,通过兴奋收缩耦联机制实现电活动与机械活动的协调
统一,呈现出心脏收缩、舒张运动的整体性和节律性。心电图可准确描记心脏电活
动,规律性地反映心脏整体的电生理特征。自1903年,荷兰生理学家Einthoven发明
了人类第一台实用心电图机至今已有120年,漫长的岁月验证了心电图在心血管疾病
诊断中无可替代的作用。时至今日,心电图仍然以它突出的实用性、便捷性和经济性
作为心脏科最常用的检查手段之一。
让机器有智慧地服务于人类,一直是科学家们的梦想。自20世纪60年代起,人
工智能(Artificial Intelligence, AI)的概念就已经提出,但鉴于当时的技术条件,AI发展
速度相对缓慢。进入21世纪,随着计算机技术的迅速发展,AI终于迎来了突破。近年
来,AI在医学领域的应用发生了革命性进展,令人振奋的研究不断涌现。
客观而言,尽管心电图可记录心脏电活动的详细信息,在某些心血管疾病诊断方
面具有较高的准确性,如心律失常、急性ST段抬高性心肌梗死,但心电图对多数心血
管疾病的诊断仍然是初步的,准确性不足。而AI在医学领域应用的突出特点是其具
备对传统、简单检查结果的“赋能”作用。由于人类知识储备具有局限性,往往对一些
检查结果难以做出深入、全面的判读,而AI通过海量数据学习,不仅可掌握人类总结
的知识要点,同时也可“捕获”某些不容易被人类肉眼所发现的数据特征,进而实现比
人类对检查结果更加深入和全面的判读,实现“超预期”的诊断,这在心电AI领域表现
尤为突出。2019年,美国梅奥医学中心的吴恩达团队通过对180 922例包含阵发房颤
患者的649 931个正常窦性心律12导联10秒心电图分析发现,在AI的帮助下,单凭窦
性心律下的心电图即可识别阵发心房颤动患者,其AUC达到0.90(0.90~0.91),敏感性
为82.3%(80.9%~83.6%),特异性为83.4%(83.0%~83.8%),F1 积分为45.4%(44.2%~
46.5%),总准确率为83.3%(83.0%~83.7%)。该研究发表于2019年的《柳叶刀》杂志,
引起了学界巨大反响。在分析这项工作的成功之处时,笔者认为,AI可识别阵发房颤
前言
患者在窦性心律下某些与正常窦性心律人群心电图不同的特征可能是模型成功的原
因。此项研究已经成为心电AI领域的里程碑,激励着众多的学者投身于心电AI研究
领域。
近年来,有关心电AI的研究大量涌现。心电AI辅助诊断各种心律失常、心力衰
竭、心肌病、长QT综合征等疾病均显示出很好的诊断效能,展现出巨大的应用前景。
身处AI在医学领域应用大暴发的时代,本书编写组成员近年来对心电AI领域的进展
也多有关注,不少成员做了一些相关的研究工作,在心律失常、晕厥的AI诊断等方面
发表了相关文章,并成功申请了相关课题。囿于知识所限,学者们在心电AI研究中不
免需查阅相关文献、著作,我们了解到有关心电AI的专著在国内尚未面世。因此,尽
管能力有限,编者仍不揣冒昧,希望能做一次有益的尝试,将编写组成员对文献的理
解、自己的工作及经验体会做一个整体的梳理,结集成册,以飨同道。
由于仓促成书,疏漏在所难免,敬请各位同仁批评、谅解。
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