导读 症状驱动的心电图(ECG)记录在检测消融后心房颤动复发(AFR)方面发挥着重要作用。然而，每当出现症状时及时进行医疗联系可能并不实际。发表在...
症状驱动的心电图(ECG)记录在检测消融后心房颤动复发(AFR)方面发挥着重要作用。然而，每当出现症状时及时进行医疗联系可能并不实际。发表在《心血管创新与应用》上的一篇文章的作者部署了一种基于深度学习 (DL) 的手持设备来促进症状驱动的监测。
一组阵发性心房颤动 (AF) 患者接受培训，使用基于 DL 的手持设备在消融后出现症状时记录心电图信号。此外，还计划在消融后 3、6、9 和 12 个月进行 24 小时动态心电图监测和 12 导联心电图检查。探索了通过不同方式检测 AFR。
67 名患者中共有 22 名经历了 AFR。手持设备和 24 小时动态心电监护仪分别检测到 19 起和 8 起 AFR 事件，其中 5 起事件均由两种模式识别。
与无 AFR 的患者相比，记录了较大部分心电图描记数据 [362(330) vs. 132(133)，P=0.01)]，并且在 18:00 至 24:00 期间记录了大量 AFR 事件。与 Holter 相比，手持设备在早期阶段检测到更多的 AFR 事件(HR=1.6，95% CI 1.2–2.2，P<0.01)。
与传统的监测策略相比，基于深度学习的手持设备支持的症状驱动记录改进了 AFR 检测，并能够更及时地识别症状发作。
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