This study aimed to develop an artificial intelligence (AI) model capable of predicting shockable rhythms from electrocardiograms (ECGs) with compression artifacts using real-world data from emergency department (ED) settings. Additionally, we aimed to explore the black box nature of AI models, providing explainability.

中文翻译：

---

人工智能预测心肺复苏期间的可电击心律：院内环境


本研究旨在开发一种人工智能 （AI） 模型，该模型能够使用来自急诊科 （ED） 设置的真实数据从带有压缩伪影的心电图 （ECG） 中预测可电击心律。此外，我们旨在探索 AI 模型的黑盒性质，提供可解释性。