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![[DEEP-AF] 심방세동이 의심되는 증상을 가진 환자에서 인공지능 기반 심전도를 이용한 심방세동 검출 효능을 평가하기 위한 다기관, 무작위 배정, 대조 연구 Thumbnail](/uploads/media/2026/07/Deep_AF연구_프로토콜_논문.png)
논문[DEEP-AF] 심방세동이 의심되는 증상을 가진 환자에서 인공지능 기반 심전도를 이용한 심방세동 검출 효능을 평가하기 위한 다기관, 무작위 배정, 대조 연구
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논문인공지능 기반 심전도의 등장과 임상적 의의
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논문(심혈관 위험) 인공지능이 12유도 심전도를 분석하여 추정한 생물학적 심장 나이를 활용한 사망률 및 심혈관 예후 예측
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논문(심방세동 위험) TS-ECG: 정상 동성 리듬 상태에서 발작성 심방세동을 분류하기 위한 딥러닝 접근
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논문(심방세동 위험) 정상 동율동(동리듬) 상태에서 심방세동을 식별하는 인공지능(Artificial Intelligence, 12유도 심전도 , AIAFib) : 임상시험, 다기관 후향적 연구
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논문(심방세동 위험) 정상 동성 리듬 상태에서 심방세동을 식별하는 새로운 12유도 심전도 딥러닝 알고리즘
