如何构建模型以利用这种相似性是最为关键的思路。 针对多导联心电图分类任务，我创新地提出一种网络结构，将其称之为ECGNet: Multi-scale ResNet for Multi-lead ECG Data。该模型是本次比赛的致胜关键。（细节可见PPT） 此外，植物提出的嫁接学习也是种很有意思的思路。

房颤（AF）患者卒中风险评估面临挑战，现有工具对心电图关注不足。研究人员开展 “心率变异性（HRV）参数与非瓣膜性阵发性房颤患者卒中风险关系” 的研究，发现 HRV 参数异常变化与急性缺血性卒中（AIS）风险有关，新指标可改善 AIS 风险预测模型。