突破传统：AI如何应对心电图中的长尾挑战？

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原标题：突破传统：AI如何应对心电图中的长尾挑战？
关键字：模型,心电图,数据,解读,类型
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论文标题：Self-supervised Anomaly Detection Pretraining
Enhances Long-tail ECG Diagnosis
研究背景
随着医疗技术的不断进步，使用无创手段来准确诊断心脏疾病变得尤为重要。在这些手段中，心电图（ECG）因其低成本和广泛使用的特点，被认为是诊断心脏健康的关键工具。然而，分析 ECG 数据面临着一个重大挑战：数据的长尾分布。这意味着大部分 AI 技术虽然能有效检测常见的心脏病，但对于稀有或非典型的异常往往难

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