CareLit · DOI-Nachweis · Zeitschrift für Gastroenterologie
Ein Elektrokardiogramm-basiertes Deep-Learning-Modell bei Zirrhose
DOI 10.1055/a-1795-4998
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenMarkus Numberger
ZeitschriftZeitschrift für Gastroenterologie
Ausgabe06/2022
Jahrgang / SeitenJg. 60 · S. 889-890
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Die Veränderungen im Herz-Kreislauf-System, die mit einer Leberzirrhose einhergehen, sollten mit künstlicher Intelligenz (KI) zuverlässig auf Elektrokardiogramm (EKG)-Ableitungen erkannt werden können. In dieser Arbeit sollte ein binäres Klassifikationsmodell mit KI entwickelt werden, das zirrhosebedingte Signale im EKG erkennen und einen AI-Cirrhosis-ECG (ACE)-Score generieren kann, der mit dem Schweregrad der Erkr…
Zitieren
Zitierempfehlung
Markus Numberger (2022) Ein Elektrokardiogramm-basiertes Deep-Learning-Modell bei Zirrhose. Zeitschrift für Gastroenterologie, 60 (06), 889-890. https://doi.org/10.1055/a-1795-4998
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