研究人员开发了 ECGLight，这是一个端到端的轻量级流水线，可将智能手机拍摄的纸质心电图照片转换为校准后的12导联信号，以筛查心肌梗死（MI）病理。该系统利用 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 实现可解释性，并设计用于在计算资源有限的设备上运行。

  • 在 PTB-XL 数据集的 21,799 份心电图上进行训练和评估，并在医院获取的 ECG-Matrix 数据集上进行验证。
  • 仅在 CPU 资源上运行，每份心电图耗时不到 30 秒。
  • 在 PTB-XL 上对 MI 检测达到 95.51% 的准确率（F1 = 0.9519）。
  • 在 ECG-Matrix 上对 OMI 检测达到 88.89% 的准确率（F1 = 0.8862）。

这项工作表明，在缺乏数字导出能力、高速连接或高端计算基础设施的偏远地区，可以可靠地数字化和分析传统的纸质记录。