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AI醫(yī)療解讀ST - T改變，可通過數(shù)據(jù)收集、特征提取、模型訓(xùn)練、結(jié)果輸出、臨床輔助等方式。 1. 數(shù)據(jù)收集：AI系統(tǒng)收集大量包含ST - T改變的心電圖數(shù)據(jù)，涵蓋正常與異常情況，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。 2. 特征提取：運用算法從心電圖數(shù)據(jù)中提取與ST - T改變相關(guān)的特征，如形態(tài)、時限、幅度等。 3. 模型訓(xùn)練：利用機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，對提取的特征進行訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)ST - T改變與疾病的關(guān)聯(lián)。 4. 結(jié)果輸出：當(dāng)輸入新的心電圖數(shù)據(jù)時，訓(xùn)練好的模型能快速分析并輸出ST - T改變的解讀結(jié)果，如可能的病因、嚴重程度。 5. 臨床輔助：AI的解讀結(jié)果可為醫(yī)生提供參考，輔助臨床診斷和治療決策。 AI醫(yī)療通過數(shù)據(jù)收集、特征提取、模型訓(xùn)練等一系列流程，能有效解讀ST - T改變，為臨床提供有價值的信息，輔助醫(yī)生做出更準確的診斷和治療方案，但最終診斷仍需結(jié)合患者臨床癥狀等綜合判斷。