【摘 要】
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心电图是心电记录仪从体表记录的心脏电信号，是诊断心血管疾病的一种重要工具。作为人工智能的一个重要分支，机器学习可以从大型心电图数据集中获取信息特征，从而对心电图做出精确的分类诊断和释义，诊断效能甚至可达医学专家水平，已在临床得到广泛应用。近年来研究发现，机器学习还可以有效提取心电图中人眼不能识别的特征，从而对未明确的心血管疾病进行预测，如左心室收缩功能不全、无症状性房颤和阵发性室上性心动过速等。作
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81770331）； 江苏省青年医学人才资助项目（QNRC2016185）； 无锡市“双百”拔尖人才资助项目（B J 016）；
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心电图是心电记录仪从体表记录的心脏电信号，是诊断心血管疾病的一种重要工具。作为人工智能的一个重要分支，机器学习可以从大型心电图数据集中获取信息特征，从而对心电图做出精确的分类诊断和释义，诊断效能甚至可达医学专家水平，已在临床得到广泛应用。近年来研究发现，机器学习还可以有效提取心电图中人眼不能识别的特征，从而对未明确的心血管疾病进行预测，如左心室收缩功能不全、无症状性房颤和阵发性室上性心动过速等。作为机器学习的一种重要算法，以卷积神经网络为代表的深度学习能使疾病预测更加准确。本文主要综述基于心电图的机器学习在心血管疾病预测中的应用进展。
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