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World File Search SystemKardiamobile
kardiamobile用于检测房颤
目前，传统的门诊节奏监测设备用于呼吸呼吸器和AF，例如Holter和Event Horitor，受其节奏监视时间有限（长达30天）的限制，并且缺乏实时数据传输。7这种间歇性心脏监测策略被认为是次优的，因为它可能无法充分捕获心律不齐的零星发作。7此外，在初级保健环境中，与手动脉冲检查和使用12铅ECG之间停止AF的人可能会经历延迟的诊断和治疗。8一起，这提出了监测可以在很长一段时间内捕获异常心律的临床需求，因此可以更好地为临床决策提供信息，并用于易于使用的设备，以便在初级保健环境中检测到AF的准确性更高。7
卡-plus ECG平台
在现代医疗保健的快速发展的景观中，可穿戴和便携式技术的整合为社区中个性化的健康监测提供了独特的机会。诸如Apple Watch，Fitbit和Alivecor Kardiamobile之类的设备已彻底改变了对复杂的健康数据流的获取和处理，这些数据流以前仅通过仅通过医疗保健提供商可用的设备访问。在这些小工具收集的各种数据中，单铅心电图（ECG）记录已成为监测心血管健康的关键信息来源。值得注意的是，人工智能取得了重大进展，能够解释这些1铅的心电图，促进临床诊断以及检测罕见心脏疾病。这项设计研究描述了一种创新的多平台系统的开发，该系统旨在快速部署基于AI的ECG解决方案进行临床研究和护理提供。该研究检查了各种设计注意事项，使它们与特定的应用一致，并开发数据流以最大程度地提高研究和临床使用的效率。此过程涵盖了来自各种可穿戴设备的单铅ECG的接收，将这些数据引导到集中的数据湖中，并通过AI模型来促进实时推断以进行ECG解释。对平台的评估表明，在标准30秒获取后，从获取到报告结果为33.0到35.7秒的平均持续时间，允许在63.0到65.7秒内完成完整的过程。在两个市售设备（Apple Watch和Kardiamobile）上报告的收购没有实质性差异。这些结果证明了将设计原理的成功翻译成完全集成和有效的策略，以利用平台跨平台和AI-ECG算法解释。这样的平台对于通过快速部署将AI发现的AI发现转换为临床影响至关重要。