SPJ｜Health Data Science：ECG-LM：融合心电图信号与自然语言处理的多模态大语言模型，助力心血管疾病诊断

本文介绍了由清华大学人工智能产业研究院、北京清华长庚医院和北京水木分子生物科技有限公司的研究团队共同开发的多模态大语言模型ECG-LM。该模型旨在通过处理和理解心电图（ECG）信号与自然语言，提升心血管疾病的诊断准确性和效率。背景方面，ECG是一种重要的非侵入性医疗工具，但普通用户和医疗专业人员均面临解读和理解ECG信号的挑战。研究目的是开发一个智能系统，以解决医疗资源有限和ECG解读复杂的问题。ECG-LM在零样本心血管疾病检测中的表现显著优于现有方法，并在ECG问题回答任务中展现出巨大潜力。结论表明，ECG-LM能够精准捕捉ECG的复杂特征，显著拓展了其在医疗领域的应用前景。未来研究将进一步提升模型性能，并与电子健康记录系统整合，以提高心脏护理的效率和效果。