Walentin Palanchuk · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28507 · open-access PDF
Las mediciones de laboratorio son esenciales para la toma de decisiones clínicas, pero generalmente requieren una toma de muestras de sangre invasiva. La investigación reciente sugiere que los registros de ECG pueden contener información más allá del ritmo cardíaco y proporcionar información relacionada con los valores de laboratorio. Esta tesis investiga la predicción de NT-proBNP a partir de registros de ECG y metadatos de pacientes utilizando un marco de aprendizaje profundo multimodal, considerando la plausibilidad fisiológica de la predicción basada en el ECG. También compara una configuración de 1-lead utilizando plomo II con la configuración de 12-lead correspondiente.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Laboratory measurements are essential for clinical decision making but typically require invasive blood sampling. Recent research suggests that ECG recordings may contain information beyond cardiac rhythm and provide information related to laboratory values. This thesis investigates NT-proBNP prediction from ECG recordings and patient metadata using a multimodal deep learning framework, while considering the physiological plausibility of ECG-based prediction. It also compares a 1-lead configuration using lead II with the corresponding 12-lead configuration. Additional experiments on glucose, h
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