心电图相关 AI 资讯 · AITOP · AI热报

9月1日

12:20

12:20

官方一手arXiv: DeepSeek@Mohammadsina Hassannia, Matthew A. Reyna, Reza Sameni

精选

研究人员开发了ECGQuest，一个包含10,904个唯一真/假问题的数据集，源自23篇心电图参考文献和2003-2025年Computing in Cardiology会议。该基准测试了3个商业和20个开源语言模型，零样本准确率在49.5%至74.4%之间，GPT-5表现最佳。微调使5个开源模型（7-14B参数）的准确率提升6.5-14.1%，其中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B达到76.3%。

论文 ECGQuest GPT-5 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

推荐理由：ECGQuest为心电图领域语言模型提供了首个专业评测基准，微调让小模型接近大模型表现。

7月2日

12:16

12:16

官方账号arXiv cs.LG@Siwon Kim

本文提出Event Reconstruction Joint-Embedding Predictive Architecture (ER-JEPA)，一种用于多变量时间序列的轻量级自监督学习框架。其两阶段层次结构受心脏病专家诊断方法启发，先构建每个时间间隔的表示，再将表示作为单变量时间序列处理，层次整合两个JEPA和Vision Transformer (ViT) 骨干。在约18万条10秒12导联ECG数据上预训练后，模型在ST-MEM基准上达到下游任务SOTA，且计算快速、资源占用极低。

论文 ER-JEPA H-JEPA ViT

推荐理由：想用少量标注数据做心电图分析？这篇论文提出的ER-JEPA用18万条无标注ECG预训练，在ST-MEM基准上跑出SOTA，计算量还比同类方法小。