A Multimodal and Explainable Machine Learning Approach to Diagnosing Multi-Class Ejection Fraction from Electrocardiograms

Esta investigación desarrolló un marco de aprendizaje automático multimodal que combina características de ECG y datos de EHR para diagnosticar la fracción de eyección ventricular izquierda multiclasa. El modelo logró AUROC altas y utilizó SHAP para la explicabilidad, superando a los modelos de referencia.