基于人工智能的单导联心电图预测心力衰竭风险：多国队列回顾
本综述评估了从噪声单导联心电图（ECG）中预测心力衰竭风险的人工智能算法，综合了来自大型多国队列的证据，强调了AI-ECG模型在传统临床评分之外改善风险分层的优势。
利用人工智能通过心电图增强完全性心脏传导阻滞风险预测
AIRE-CHB，一种新型的人工智能增强心电图模型，显著提高了对新发完全性心脏传导阻滞的预测能力，优于传统的双束支阻滞评估，并在风险分层和管理中展现出临床应用潜力。
电生理研究在预测强直性肌营养不良1型患者生命威胁性传导延迟方面优于心电图
在强直性肌营养不良1型（DM1）患者中，使用希氏-心室（HV）间期的电生理研究（EPS）在预测主要缓慢性心律失常事件方面优于心电图（ECG），表明通过EPS指导的阈值可以增强风险分层。