上海交大研发心电大模型KED，革新心血管疾病诊断

上海交大研发心电大模型KED，革新心血管疾病诊断

近日，上海交通大学刘成良教授团队在心血管疾病诊断领域取得重大突破，其研发的“心电大模型”KED在《Cell Reports Medicine》期刊上发表，引发广泛关注。这一创新性研究不仅展示了AI在医疗领域的巨大潜力，更为全球心血管疾病诊断带来了新的希望。

根据世界卫生组织统计，心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图（ECG）作为每年超过3亿人次使用的检测手段，是心血管疾病早期诊断的关键工具。然而，复杂的心电图解读对医生的专业水平要求极高，且在偏远地区往往面临专业医生短缺的困境。

为解决这一难题，上海交通大学刘成良教授团队提出了心电图诊断大模型（KED）。该模型基于80万份患者心电图数据训练而成，创新性地采用了知识增强策略和对比学习算法，实现了对各类心血管疾病的高精度诊断。

KED的核心优势在于其独特的技术架构。模型由四个关键模块组成：心电信号编码器、医学知识编码器、标签查询网络和分类头。其中，心电信号编码器负责将原始信号转化为特定维度的表示向量，而医学知识编码器则将医学报告或标签文本进行编码。这种设计使得KED能够充分利用医学文本的丰富语义，显著提升了模型的泛化能力和诊断准确性。

研究团队还提出了一种新的对比学习算法——增强信号-文本-标签对比学习（AugCL）。该算法通过升维标签维度并引入可学习参数，有效解决了多标签问题中的噪声标签影响，进一步提升了模型性能。

KED的卓越性能已在多个地区和人群中得到验证。模型能够准确诊断包括房颤、传导阻滞、心肌缺血等多种心血管疾病，且不受地域、种族、年龄或设备差异的影响。具体数据显示，KED在房颤诊断中的AUC值高达0.994，灵敏度达0.949，特异性达0.975，展现了极高的诊断精度。

更值得一提的是，KED系统已实际应用于交通运输、建筑、物业、矿业、企业工会、养老院、基层社区和医院等多个领域，为六万多人提供了快速监测和辅助诊断服务。这种“智能在端-智慧在云-管控在屏”的理念，使得优质医疗资源得以延伸至偏远地区，为医疗资源均衡分配提供了新的解决方案。

尽管KED已取得突破性进展，但医学大模型的研究仍面临诸多挑战。刘成良教授指出，未来的研究方向应聚焦于开发融合多种模态数据的大模型架构，如整合心电图、超声、CT、MRI等多源数据，以实现更全面的临床决策支持。同时，个性化医疗健康大模型的研究也将是重要发展方向，通过考虑患者的个体差异，提供更加精准的医疗服务。

上海交通大学研发的KED心电大模型，不仅在技术上实现了重大突破，更为全球心血管疾病诊断带来了新的希望。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的医疗服务将更加智能、精准和普惠。