本研究提出了一种机器学习方法，旨在减少重症监护室中虚假心室性心动过速（VT）警报。通过分析VTaC数据集的波形特征并训练深度学习模型，结果显示ROC-AUC得分超过0.96，表明该方法能有效提高VT警报的检测准确性。