CIGNN: 基于因果关系和图神经网络的无袖带连续血压估计框架 背景介绍 根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球约有11.3亿人受到高血压的影响，预计到2025年这一数字将增加到15亿。高血压是心血管疾病的一个重要风险因素，这包括心脏病和中风，这些都是全球主要的死亡原因。高血压的普及进一步增加了痴呆和残疾的负担，因此，预防和管理高血压对于改善全球健康结果至关重要。 连续血压（BP）测量能够为高血压的诊断和预防提供丰富的信息。通过连续监测血压，我们可以更全面地了解患者的血压模式和趋势，这可以指示是否需要治疗或调整当前的治疗方案。此外，连续血压监测相比传统间歇性血压测量有更多优势，因为血压可能会受到诸如压力、体力活动和药物依从性等因素的影响。无袖带连续血压测量利用可穿戴生理传感器的优势，能够实现...

基于心电图的大规模心血管诊断机器学习算法的开发与验证 引言 心血管疾病（Cardiovascular diseases，CV）一直是全球范围内疾病负担的主要来源，早期诊断和干预对降低疾病并发症、医疗使用率和费用至关重要。传统的心电图（Electrocardiogram，ECG）作为一种低成本且便捷的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的检测。然而，现有的ECG解释技术（包括人工和计算机算法）在识别高层次信号互动及“隐藏”的临床相关模式方面存在局限。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是深度学习（Deep Learning，DL）的出现，提供了识别ECG信号中“隐藏”模式并同时评估多种心血管疾病的复杂互动关系的全新契机。本研究正是基于这一背景展开。 论文来源与作者 本...