La interpretación del electrocardiograma (ECG) sigue siendo una tarea crítica pero desafiante en cardiología. Diferenciar ritmos normales (N) de la fibrilación auricular (AF) o distinguir la AF del aleteo auricular (AFL) puede resultar complicado debido a las similitudes sutiles entre ondas.
En todo el mundo, empresas de IA y equipos de investigación están invirtiendo enormes esfuerzos para desarrollar algoritmos precisos de clasificación de latidos que mejoren la exactitud diagnóstica y reduzcan la variabilidad entre clínicos. En MEDTL nos enorgullece informar que nuestros modelos de IA mantienen un desempeño excelente en comparaciones internacionales.
Al aprovechar el deep learning sobre amplios conjuntos de datos anotados, nuestro sistema clasifica de manera fiable las señales de ECG en ritmos normales (N), supraventriculares (S), AF y AFL, apoyando la detección temprana y estrategias de tratamiento optimizadas.
Nuestro enfoque combina preprocesamiento avanzado de señales, extracción de características y clasificación mediante redes neuronales para garantizar una detección precisa del ritmo incluso en casos complejos:
El preprocesamiento elimina ruido y deriva de línea base, mejorando la calidad de la señal.
La extracción de características captura patrones temporales y morfológicos sutiles característicos de cada tipo de ritmo.
Posteriormente, una red neuronal convolucional (CNN) clasifica los latidos como N, S, AF o AFL con alta precisión, incluso cuando las diferencias son mínimas.
Adoptar la clasificación de ECG basada en IA ofrece varios beneficios para los profesionales de la salud:
Mejora la detección temprana de arritmias en entornos ambulatorios y de urgencias.
Reduce la variabilidad entre observadores, aumentando la confianza diagnóstica.
Facilita planes de tratamiento personalizados al distinguir AF de AFL, guiando las estrategias de anticoagulación y ablación.
Demuestra un rendimiento excepcional en evaluaciones globales, lo que confirma la solidez y fiabilidad de los algoritmos de IA de MEDTL.