Η ερμηνεία ηλεκτροκαρδιογραφήματος (ECG) παραμένει μια κρίσιμη αλλά απαιτητική διαδικασία στην καρδιολογία. Η διάκριση μεταξύ φυσιολογικών (N) ρυθμών και κολπικής μαρμαρυγής (AF), ή ο διαχωρισμός AF από κολπικό πτερυγισμό (AFL), μπορεί να είναι δύσκολη λόγω λεπτών ομοιοτήτων στο κύμα.
Παγκοσμίως, εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης και ερευνητικές ομάδες επενδύουν σημαντικούς πόρους για την ανάπτυξη ακριβών αλγορίθμων ταξινόμησης καρδιακών παλμών που βελτιώνουν την ακρίβεια των διαγνώσεων και μειώνουν τη μεταβλητότητα μεταξύ κλινικών ιατρών. Η ομάδα MEDTL είναι περήφανη που αναφέρει ότι τα μοντέλα AI μας επιτυγχάνουν σταθερά εξαιρετικές επιδόσεις σε παγκόσμιες συγκρίσεις.
Αξιοποιώντας βαθιά μάθηση σε εκτεταμένα σχολιασμένα σύνολα δεδομένων, το σύστημά μας ταξινομεί αξιόπιστα σήματα ECG σε φυσιολογικούς (N), υπερκοιλιακούς (S), AF και AFL ρυθμούς, υποστηρίζοντας την έγκαιρη ανίχνευση και τη βέλτιστη θεραπευτική στρατηγική.
Η προσέγγισή μας συνδυάζει προηγμένη προεπεξεργασία σήματος, εξαγωγή χαρακτηριστικών και νευρωνικά δίκτυα ταξινόμησης, ώστε να εξασφαλίζεται ακριβής ανίχνευση ρυθμών ακόμη και σε απαιτητικές περιπτώσεις:
Η προεπεξεργασία αφαιρεί θόρυβο και μετατόπιση της βασικής γραμμής, βελτιώνοντας την ποιότητα του σήματος.
Η εξαγωγή χαρακτηριστικών εντοπίζει λεπτά χρονικά και μορφολογικά μοτίβα, χαρακτηριστικά κάθε τύπου ρυθμού.
Ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) ταξινομεί τους παλμούς σε N, S, AF ή AFL με υψηλή ακρίβεια, ακόμα και όταν οι διαφορές είναι ελάχιστες.
Η υιοθέτηση AI για ταξινόμηση ECG προσφέρει σημαντικά οφέλη στους κλινικούς ιατρούς:
Βελτιώνει την έγκαιρη ανίχνευση αρρυθμιών σε εξωτερικά ιατρεία και επείγοντα.
Μειώνει τη μεταβλητότητα μεταξύ παρατηρητών, αυξάνοντας την κλινική εμπιστοσύνη.
Υποστηρίζει εξατομικευμένες θεραπείες διαχωρίζοντας AF από AFL, καθοδηγώντας στρατηγικές αντιπηκτικής αγωγής και κατάλυσης.
Επιδεικνύει εξαιρετικές επιδόσεις σε παγκόσμιες αξιολογήσεις, επιβεβαιώνοντας την αξιοπιστία και την ανθεκτικότητα των αλγορίθμων AI της MEDTL.