AI/ML Innovations Inc. presentó su red neuronal de ECG largo (L-ECG NN) patentada. La L-ECG NN proporciona a cardiólogos, investigadores, farmacéuticos y otros, una herramienta rápida, precisa y completa para el análisis en profundidad y la extracción de características de los ECG. La necesidad de mejorar la utilización de los datos de ECG: "El ECG es el procedimiento de diagnóstico cardiovascular más comúnmente realizado, con >100 millones de ECG obtenidos anualmente en Estados Unidos". (Revistas de la AHA).

Los ECG típicos de 24/48 horas de duración, que se utilizan en ensayos clínicos, descubrimiento de fármacos y casos de especialistas, requieren muchos días de esfuerzo para su etiquetado en profundidad, cuando se confía en métodos convencionales semiautomáticos. "Incluso para un cardiólogo experimentado, interpretar con precisión el ECG de un paciente con arritmias concurrentes es todo un reto" ? "existe una urgente necesidad insatisfecha de un marco de diagnóstico de ECG multilabel automatizado o asistido, respaldado por tecnología de inteligencia artificial". La ventaja del conjunto de características L-ECG NN: La red neuronal de ECG largo de AIML presenta muchas ventajas sobre los métodos convencionales de análisis de datos de ECG: Precisión: La L-ECG NN se entrenó y probó con datos de ECG humanos, proporcionando un etiquetado preciso con un error mínimo (2 ms).

En profundidad: El algoritmo de análisis de IA patentado permite un análisis en profundidad y la extracción de características de los ECG, lo que permite a los médicos e investigadores identificar rápidamente cambios específicos en los latidos de una grabación larga. Versátil: El avanzado algoritmo de análisis de IA proporciona un análisis en profundidad de los ECG procedentes de múltiples fuentes (por ejemplo, holters, estudios del sueño, ensayos clínicos con fármacos). Completo: Mientras que los métodos tradicionales rudimentarios de análisis de ECG sólo detectan el pico R, la empresa etiqueta cada forma de onda y su duración, proporcionando una visión completa de los datos cardíacos.

Rápido: La empresa es capaz de etiquetar todas las características del ECG en cuestión de minutos para ECG de cualquier tamaño, en lugar de en días, como ocurre actualmente. Potencial de futuro: La L-ECG NN tiene el potencial de utilizar las características extraídas para detectar y predecir enfermedades cardiovasculares, y descubrir nuevos biomarcadores digitales para pacientes cardíacos y crónicos. Configuraciones del producto: El L-ECG NN está disponible para su integración en hardware (uso en monitores portátiles de ECG de 1 derivación, monitores Holter de 1 o 3 derivaciones, etc.), o para su uso en línea.

Disponible como API REST, lo que permite a los desarrolladores integrar el L-ECG NN en aplicaciones de terceros. Una aplicación web para un uso sencillo, sin conocimientos técnicos. Aunque la base de usuarios potenciales de la tecnología es amplia y profunda, la empresa ha identificado varios segmentos de mercado potenciales que representan el "camino de menor resistencia" para la penetración en el mercado.

Algunos de ellos son: Farmacéuticos y ensayos clínicos de fármacos, empresas de hardware de dispositivos/ECG (por ejemplo, monitores Holter o parches), investigadores, especialistas en cardiología y planes de desarrollo futuros. AIML tiene varios planes para la expansión tanto del uso potencial como de los usuarios de la tecnología L-ECG NN en el futuro. Algunos de ellos son Aprobación reglamentaria: Presentación ante la FDA para su aprobación como dispositivo médico.

Acceso en línea: Una interfaz de usuario (UI) incorporada para que los usuarios interactúen directamente con la tienda NN. Los usuarios podrán cargar directamente sus datos de ECG y disponer de una visualización completa de los gráficos y etiquetas resultantes para analizarlos y descargarlos. Diagnóstico: Entrenamiento de la NN L-ECG para analizar los ECG en busca de anomalías cardíacas con el fin de acelerar y automatizar los diagnósticos.

Predicción: Acelerar y, con el tiempo, automatizar el análisis de las bases de datos de ECG existentes para permitir la detección precoz y la predicción de enfermedades cardiovasculares (ECV).