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本综述评估了突破性的ECG2HF模型，这是一种公开可用的人工智能工具，使用12导联心电图波形在预测10年心力衰竭风险方面优于标准临床评分。

本综述评估了从噪声单导联心电图（ECG）中预测心力衰竭风险的人工智能算法，综合了来自大型多国队列的证据，强调了AI-ECG模型在传统临床评分之外改善风险分层的优势。

AIRE-CHB，一种新型的人工智能增强心电图模型，显著提高了对新发完全性心脏传导阻滞的预测能力，优于传统的双束支阻滞评估，并在风险分层和管理中展现出临床应用潜力。

在强直性肌营养不良1型（DM1）患者中，使用希氏-心室（HV）间期的电生理研究（EPS）在预测主要缓慢性心律失常事件方面优于心电图（ECG），表明通过EPS指导的阈值可以增强风险分层。