Walentin Palanchuk · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28507 · open-access PDF
Les mesures de laboratoire sont essentielles pour la prise de décision clinique, mais nécessitent généralement un prélèvement invasif du sang. Des recherches récentes suggèrent que les enregistrements ECG peuvent contenir des informations au-delà du rythme cardiaque et fournir des informations relatives aux valeurs de laboratoire. Cette thèse étudie la prédiction NT-proBNP à partir des enregistrements ECG et des métadonnées du patient en utilisant un cadre d'apprentissage profond multimodal, tout en considérant la plausibilité physiologique de la prédiction basée sur l'ECG. Il compare également une configuration 1-lead en utilisant le plomb II avec la configuration 12-lead correspondante.
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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