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原標題：突破傳統：AI如何應對心電圖中的長尾挑戰？
關鍵字：模型,心電圖,數據,解讀,類型
文章來源：機器之心
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論文標題：Self-supervised Anomaly Detection Pretraining
Enhances Long-tail ECG Diagnosis
研究背景
隨著醫療技術的不斷進步，使用無創手段來準確診斷心臟疾病變得尤為重要。在這些手段中，心電圖（ECG）因其低成本和廣泛使用的特點，被認為是診斷心臟健康的關鍵工具。然而，分析 ECG 數據面臨著一個重大挑戰：數據的長尾分布。這意味著大部分 AI 技術雖然能有效檢測常見的心臟病，但對于稀有或非典型的異常往往難

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