본 논문에서는 심전도(ECG) 신호의 노이즈 및 일부 리드(lead) 누락에 강건한 기초 모델인 TolerantECG를 제안합니다. TolerantECG는 대조 학습과 자기 지도 학습 프레임워크를 결합하여 ECG 신호 표현과 해당하는 지식 검색 기반 텍스트 보고서 설명, 그리고 손상되거나 리드가 누락된 신호를 함께 학습합니다. 표준 12-리드 ECG의 임의 하위 집합으로도 작동할 수 있습니다. PTB-XL 데이터셋과 MIT-BIH Arrhythmia Database에서의 실험 결과, 다양한 ECG 신호 조건 및 질병 수준에서 최고 또는 두 번째로 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.