ECG
AccurKardia最近宣布,其云端ECG解读软件AccurECG已获得FDA 510(k)认证。该软件是一款设备无关的全自动平台,可以提供广泛的ECG解读服务,包括节拍分析、心率测量和心律失常检测等。该软件能够自动解读13种不同的心律,包括窦性心动过速、窦性心动过缓、房颤和房扑等。
匹兹堡医学中心的研究人员开发了一种机器学习工具,能够利用心电图(ECG)读数更快、更准确地检测和分类心脏病发作。这种模型可帮助医生探测ECG中可能被忽略的亚型,从而提供及时的医疗服务,避免因延误而导致的生命危险。
美国西奈山医学中心的研究人员开发了一种基于深度学习技术的心电图分析模型,可将心电图解读成语言,有望改善心脏疾病的诊断效果。该模型名为HeartBEiT,可用于诊断数据有限的心脏疾病,为医疗行业提供了新的解决方案。
飞利浦公司的研究表明,人工智能可以帮助预测室性心动过速,从而提高心脏风险管理的效率。该研究使用了基于深度神经网络的AI学习模型,成功预测了持续性室性心动过速的发生。
HeartBeam提交了AIMIGo系统的FDA 510(k)认证申请。AIMIGo是一款个人便携式矢量心电图系统,可帮助患者和临床医生评估心脏症状。该系统可以在医疗场所之外实时向临床医生提供关键数据。
Viz.ai推出基于人工智能的血管套件,可检测和分级一系列疑似的血管疾病,包括肺栓塞、心肌右心室负荷过重、主动脉夹层和腹部主动脉瘤等。套件可自动分析计算机体层摄影(CT)、心电图(ECG)等一系列成像技术。
Mayo Clinic的研究人员发现,人工智能可以用于评估心电图(ECG)记录,以检测患者是否患有心力衰竭。他们使用Apple Watch等消费设备记录的ECG,通过AI算法进行远程监测和诊断,提高了心脏疾病的检测率和早期诊断率。
梅奥诊所的研究人员测试了一种基于人工智能的筛查策略,旨在通过对心电图的评估确定心房颤动的新病例。这项研究表明,AI-ECG算法可以帮助识别高风险患者,从而降低未诊断心房颤动和中风的发生率。
CathVision获得720万美元融资,用于推广ECGenius电生理记录系统的商业运营,并开发基于人工智能的分析模块以提高心律不齐手术中的自动分析能力。
苹果手表的ECG心电图功能近日获得国家药监局的医疗器械认证,注册证编号为国械注进20212210223,证明其精准度已达到准医疗器械的水平,可以随时随地监测用户的心脏状况,避免意外情况发生。该功能在国内市场上的推出让国产智能手表厂商感到压力,同行业竞争中几乎没有办法拿出同级别的产品与之对抗。此次的认证证书也证明,苹果手表已经过了FDA、CE等多项认证,是一种具有品质保证的医疗器械产品。