ECG 신호 분류를 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델 성능을 비교 분석한 연구예요. ECG-Lens 모델은 80%의 분류 정확도와 90%의 ROC-AUC를 기록하며 가장 높은 성능을 보여줬어요. 딥러닝 모델, 특히 복잡한 CNN이 기존 머신러닝 방법보다 12-lead ECG 데이터에서 훨씬 뛰어난 성능을 낸다는 것을 확인했어요.