【摘 要】
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目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型，用于诊断反射性晕厥。方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者，经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征，并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型，如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。结果最终入选410例患者，首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁，其中男236例(236/410，57.6%)
【机 构】
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天津市心血管病离子与分子机能重点实验室 天津医科大学第二医院心脏科 天津心脏病学研究所，天津 300211安徽心之声医疗科技有限公司，合肥 230000天津市心血管病离子与分子机能重点实验室 天津医科
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目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型，用于诊断反射性晕厥。
方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者，经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征，并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型，如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。
结果最终入选410例患者，首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁，其中男236例(236/410，57.6%)，65例患者确诊为反射性晕厥。纳入特征重要性排序结果位于前4位的特征构建模型，随机森林模型诊断反射性晕厥的性能最佳，曲线下面积为0.644，精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 score)分别为0.794、0.849和0.791。
结论人工智能算法能够识别反射性晕厥，可作为一种经济有效的筛查工具。
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目的探讨植入型心电监测仪(ICM)对不明原因晕厥的临床诊断价值，为ICM临床应用提供更多依据。方法连续入选2020年1月至2022年2月在首都医科大学附属北京友谊医院因不明原因晕厥住院的患者168例。植入ICM患者76例(ICM植入组)，其中男40例(52.6%，40/76)，年龄(62.1±14.4)岁；同期因不明原因晕厥住院经晕厥相关的系统性检查且未植入ICM患者92例(ICM未植入组)，其中男60例(65.2%，60/92)，年龄(63.8±11.9)岁。两组患者均随访至2022年7月，记录晕厥事件