Onderzoekers trainden twee identieke residuele netwerken met ECG-beelden van één hartslag. Eén netwerk kreeg een pseudokleurcodering waarbij het gebied onder het QT-interval werd ingekleurd met kleuren uit het QT-nomogram, een klinisch hulpmiddel voor risicobeoordeling. Het model met alleen kleur behaalde AUC-scores van 0,903 en 0,914 bij twee bezoeken aan de UK Biobank, terwijl het monochrome model rond de 0,72 bleef. Bij acht uitlegmethoden zorgden de gekleurde invoerbeelden voor een duidelijkere en stabielere lokalisatie van het risicovolle QT-gebied.
Waarom het ertoe doet
Artsen zouden kunnen vertrouwen op door AI gegenereerde ECG-uitleg die aansluit bij bekende elektrofysiologie, wat het vertrouwen in geautomatiseerde risicobeoordelingen kan vergroten.
