心血管诊断领域正在经历由人工智能（AI）增强的心电图（ECG）带来的变革性转变。尽管ECG长期以来一直是检测和监测广泛心脏疾病的基础工具，但传统方法往往难以识别可能预示早期疾病的细微异常，准确地进行风险分层，或高精度地预测结果。近年来，深度学习算法迅速发展，能够解析复杂、高维的ECG数据，从而揭示隐藏的生物标志物，改善风险评估，并超越传统分析方法的性能。这一演变得益于大规模ECG数据集的可及性以及计算能力的进步，使得监督学习和无监督学习方法都能实现，为利用AI进行早期识别和管理心血管疾病注入了新的热情。
本研究课题旨在整合利用人工智能和机器学习推进ECG诊断、风险预测及心血管医学临床决策支持的前沿研究。关键目标是探索AI驱动分析如何实现疾病表型的更早、更准确的检测，增强风险分层，并推动个体化护理策略。通过将深度学习与标准及先进ECG技术相结合，研究人员有机会开发新型诊断生物标志物，将预测模型转化为实际临床实践，并评估算法工具对患者结局的影响。该倡议还致力于应对实际挑战，如确保算法可解释性、克服临床采纳障碍，以及维护数据隐私和伦理AI部署的标准。
为深入探讨AI驱动的ECG及其向心血管护理的转化，我们欢迎围绕（但不限于）以下主题的文章：
o 深度学习与AI模型在ECG数据集上用于疾病检测、表型分析和风险预测的应用
o 新型ECG衍生数字生物标志物的开发，用于早期和亚临床心血管疾病
o AI-ECG工具作为临床决策支持系统在不同患者群体中的验证和实际实施
o AI驱动的ECG分析与传统解读在多种心血管疾病中的比较研究
o 增强算法透明度、可解释性及在临床工作流程中接受度的策略
o AI驱动ECG诊断的伦理、法律和隐私影响
本研究课题的范围涵盖所有文章类型。通过在AI与心血管诊断的交叉领域促进创新，旨在推动检测、精准风险评估以及AI-ECG工具在每日心脏病学实践中的有效整合。
*Yong-Soo Baek教授是DeepCardio公司的联合创始人兼首席技术官。
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