基于信号-语言架构的心电图诊断基础模型研究 学术背景 心血管疾病（CVD）是全球范围内导致死亡的主要原因，早期识别高风险人群至关重要。心电图（ECG）作为一种非侵入性、成本低廉且广泛应用的诊断工具，每年记录超过3亿次，是早期诊断心血管疾病的重要手段。然而，即使是经验丰富的心脏病专家，解读复杂的心电图仍然是一项耗时且容易出错的任务。在偏远和医疗资源匮乏的地区，提供准确的诊断尤为困难。 近年来，人工智能（AI）在心电图解读中的应用显示出巨大潜力。研究表明，基于AI的心电图诊断在某些特定疾病的诊断上已经超越了普通心脏病专家。然而，现有的主流自动心电图诊断系统通常针对少数特定疾病进行训练，数据分布的差异和多中心疾病的广泛性使得这些模型难以直接应用于其他中心的数据集。因此，开发一种能够在初始训练后不依...