L’elettrocardiogramma (ECG) registra l’attività elettrica del cuore ed è fondamentale per il monitoraggio cardiaco continuo. Sebbene decine di revisioni abbiano esaminato gli approcci di deep learning all’analisi ECG, raramente affrontano l’intero ambito del campo.
Un gruppo di ricercatori internazionale ha esaminato sistematicamente 2.990 studi ECG pubblicati nell’ultimo decennio ed eseguito una meta-analisi su 58 articoli che valutano le prestazioni algoritmiche per la fibrillazione atriale (FA), l’infarto del miocardio (IM) e la coronaropatia (CAD).
Le reti neurali convoluzionali offrono la massima accuratezza diagnostica per fibrillazione atriale, infarto miocardico e coronaropatia.
Leggi il full text dell’articolo:
- A comprehensive review of artificial intelligence in Electrocardiogram diagnostics: Integrating knowledge map and meta-analysis approaches
Yang Yang, Fenglin Zhu,… et al.
Applied Soft Computing Volume 183, November 2025, 113655 https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113655
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