心電圖形預測高血鉀

血液透析腎友常見高血鉀，必須即時發現並治療。但是高血鉀的初期症狀不易發覺，傳統實驗室的血清鉀離子濃度檢驗費時，因此迫切需要快速且即時測量血清鉀的方法。高血鉀可能導致心電圖形的變化，例如T波底部變窄，頭部變尖、PR間隔延長、P波變平或消失、QRS間隔延長..等。來自中國的關於人工智慧分析心電圖預測高血鉀研究報告，比較四種機械深度學習模型，卷積神經網路(CNN)、支援向量網路(SVM)、極限梯度提升(XGB)和自適應增強，分析心電圖波形能達到非侵襲且快速預測高血鉀。雖然不同模型的表現和高血鉀嚴重度有關，這幾個機械學習模型對於血鉀濃度高於5mmol/L輕度高血鉀的預測能力都顯著優於傳統邏輯迴歸分析。極限梯度提升(XGB)模型對於血鉀濃度高於5.0和5.5mmol/L以上輕度高血鉀的預測能力最好。對於血鉀濃度高於6.5mmol/L的極高血鉀，支援向量網路(SVM)模型的預測能力較佳。