SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning

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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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