The research “Diagnosis of Cardiac Conditions from 12-Lead Electrocardiogram through Natural Language Supervision” by Dr. ZHOU Xue in Prof. Wenxi Chen’s Lab has been published in npj Digital Medicine, which is part of the Nature Portfolio.
This study was conducted in collaboration with colleagues from Institute of Science Tokyo, Toho University Ohashi Medical Center, and Chaoyang University of Technology.
Paper Title:
“Diagnosis of cardiac conditions from 12-lead electrocardiogram through natural language supervision”
Research Highlights:
This study introduces ECG-CLIP, an innovative AI model that enables zero-shot diagnosis of multiple cardiac conditions from 12-lead ECGs using natural language supervision. Trained on 800,034 ECG-text pairs, the model successfully evaluated 18 cardiac conditions without requiring condition-specific labeled training data. The approach achieved excellent performance for rhythm abnormalities (AUROC > 0.90) and demonstrated robust generalization across different patient populations, including remarkable zero-shot performance on pediatric patients despite no pediatric cases in the training data.
This breakthrough addresses fundamental scalability limitations in current medical AI by eliminating dependence on condition-specific labeled datasets, potentially expanding global access to expert-level ECG interpretation.
About npj Digital Medicine:
npj Digital Medicine is an open access, international, peer-reviewed journal within the Nature Portfolio that is dedicated to publishing the highest quality research relevant to all aspects of digital medicine and health.
npj Digital Medicine（インパクトファクター：15.1）に論文を掲載しました
陳文西教授研究室に所属する特別研究員・周雪博士の研究成果「自然言語監督による12誘導心電図からの心疾患診断」が、Nature Portfolioに属するnpj Digital Medicineに掲載されました。
本研究は、東京科学大学、東邦大学大橋病院、朝陽科技大学の先生方との共同研究によるものです。
研究のポイント:
本研究では、自然言語監督を用いて12誘導心電図から複数の心疾患をゼロショット診断できる革新的なAIモデル「ECG-CLIP」を開発しました。800,034組の心電図-テキストペアで学習したこのモデルは、疾患ごとの個別ラベル付きトレーニングデータを必要とせずに18種類の心疾患を評価できます。不整脈の診断では優れた性能（AUROC > 0.90）を達成し、異なる患者集団への頑健な汎化性能を実証しました。特に、小児データで学習していないにもかかわらず、小児患者への優れたゼロショット性能を示しました。
この画期的成果は、疾患ごとのラベル付きデータセットへの依存を解消することで現在の医療AIにおける根本的なスケーラビリティの制限に対処し、専門家レベルの心電図解析への世界的なアクセス拡大に貢献する可能性があります。
npj Digital Medicineは、Nature Portfolio に属し、デジタル医療およびヘルスケア分野における高品質な研究成果を掲載する、オープンアクセスの国際的な査読付きジャーナルです。
パソコン甲子園2025で企業ブースに共同研究紹介
11月8日（土）・9日（日）の2日間に開催されたパソコン甲子園2025で、企業ブースに株式会社情報システムエンジニアリングとの共同研究を紹介しました。
パソコン甲子園2025
