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SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了SuPreME框架，旨在解决心电图数据集的标注问题。该框架利用大型语言模型提取结构化临床实体，实现零-shot分类，实验结果表明其在心脏病处理上优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了SuPreME框架，旨在解决心电图数据集的标注问题。
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SuPreME框架利用大型语言模型提取结构化临床实体。
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该框架实现了零-shot分类能力，通过文本查询进行分类。
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实验结果表明，SuPreME在处理127种心脏病症时的零-shot AUC表现优于现有方法。
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SuPreME在心电图表征学习中具有重要贡献。
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