MechanicalHeart：用于心音分类的人机混合框架

听诊心脏声音是评估心血管系统的重要第一步，对心血管疾病的早期检测很重要。我们提出并评估了一个结合机器学习算法、众包工人和专家进行心音记录分类的框架。开发混合人机框架的动机是过去在医学领域利用人类计算解决问题的成功，以及其他领域人机框架的成功应用。我们描述了决定何时以及如何将心音分析升级到不同资源的方法，并将他们的决策纳入最终分类。我们的框架使用来自 Amazon Mechanical Turk 的机器分类器和众包工人进行了测试。结果表明，混合方法比单独的基线分类器实现了更好的性能，利用更少的专家资源，同时与没有众包的框架相比达到了类似的性能。