Interpretare automatizată ECG - Automated ECG interpretation
Interpretarea automatizată a ECG este utilizarea software-ului de inteligență artificială și de recunoaștere a modelelor și a bazelor de cunoștințe pentru a efectua automat interpretarea, raportarea testelor și diagnosticarea computerizată a trasărilor electrocardiogramei obținute de obicei de la un pacient .
Istorie
Primele programe ECG automatizate au fost dezvoltate în anii 1970, când mașinile digitale ECG au devenit posibile prin intermediul plăcilor digitale de procesare a semnalului de generația a treia. Modele comerciale, precum cele dezvoltate de Hewlett-Packard , au încorporat aceste programe în dispozitivele utilizate clinic.
În anii 1980 și 1990, cercetări ample au fost efectuate de companii și de laboratoare universitare pentru a îmbunătăți rata de precizie, care nu a fost foarte mare în primele modele. În acest scop, mai multe baze de date de semnal cu ECG-uri normale și anormale au fost construite de instituții precum MIT și utilizate pentru a testa algoritmii și acuratețea lor.
Etape
- Se obține o reprezentare digitală a fiecărui canal ECG înregistrat, prin intermediul unui convertor analog-digital și a unui software special de achiziție de date sau a unui cip de procesare a semnalului digital (DSP) .
- Semnalul digital rezultat este procesat de o serie de algoritmi specializați , care încep prin condiționarea acestuia, de exemplu, eliminarea zgomotului , variația nivelului de bază etc.
- Extragerea caracteristicilor : analiza matematică este acum efectuată pe semnalul curat al tuturor canalelor, pentru a identifica și măsura o serie de caracteristici importante pentru interpretare și diagnostic, aceasta va constitui intrarea în programele bazate pe AI, cum ar fi amplitudinea vârfului, zona sub curbă, deplasarea în raport cu linia de bază etc. a undelor P, Q, R, S și T, întârzierea timpului dintre aceste vârfuri și văi, frecvența ritmului cardiac (instantanee și medii) și multe altele. Un anumit tip de procesare secundară, cum ar fi analiza Fourier și analiza wavelet, pot fi, de asemenea, efectuate pentru a furniza intrări în programele bazate pe recunoașterea modelelor.
- Procesarea logică și recunoașterea tiparelor, utilizând sisteme expert bazate pe reguli , analize probabilistice bayesiene sau algoritmi de logică fuzzy , analize cluster , rețele neuronale artificiale , algoritmi genetici și alte tehnici sunt utilizate pentru a obține concluzii, interpretare și diagnostic.
- Un program de raportare este activat și produce o afișare corectă a datelor originale și calculate, precum și a rezultatelor interpretării automate.
- În unele aplicații, cum ar fi defibrilatoarele automate , o acțiune de un fel poate fi declanșată de rezultatele analizei, cum ar fi apariția unei fibrilații atriale sau a unui stop cardiac , sunarea alarmelor într-un monitor medical în aplicații de terapie intensivă , si asa mai departe.
Aplicații
Industriile de fabricație a mașinilor ECG sunt acum în întregime digitale și multe modele încorporează software încorporat pentru analiza și interpretarea înregistrărilor ECG cu 3 sau mai multe oportunități. Produsele de larg consum, precum înregistratoarele ECG de acasă pentru detectarea simplă a aritmiei cardiace pe 1 canal , utilizează, de asemenea, analiza ECG de bază, în esență, pentru a detecta anomalii. Unele domenii de aplicare sunt:
- Incorporarea în defibrilatoare automate, astfel încât să se poată lua o decizie autonomă dacă există o cauză pentru administrarea șocului electric pe baza unei aritmii atriale sau ventriculare;
- ECG portabil utilizat în telemedicină . Aceste mașini sunt utilizate pentru a trimite înregistrări ECG printr-o legătură de telecomunicații, cum ar fi telefonul , comunicația de date celulare sau Internet
- Mașini ECG convenționale pentru a fi utilizate în medici de asistență medicală primară , unde un cardiolog instruit nu este disponibil
Implicații și limitări
Interpretarea automatizată a ECG este un instrument util atunci când accesul la un specialist nu este posibil. Deși s-au depus eforturi considerabile pentru a îmbunătăți algoritmii ECG automatizați, sensibilitatea interpretării automatizate a ECG are o valoare limitată în cazul echivalentului STEMI ca de exemplu cu „undele T hiperacute”, complexul Winter ST-T, fenomenul Wellens, stânga hipertrofie ventriculară, bloc de ramură stânga sau în prezența unui stimulator cardiac. Monitorizarea automată a segmentului ST în timpul transportului pacientului este din ce în ce mai utilizată și îmbunătățește sensibilitatea de detectare STEMI, deoarece creșterea ST este un fenomen dinamic.
Vezi si
Referințe
- ^ Sisteme BioPac. Notă privind aplicația: Analiza ECG automată
- ^ Al-Fahoum, AS; Howitt, I. Rețele neuronale combinate de transformare a undelor și baze radiale pentru clasificarea aritmiilor cardiace care pun viața în pericol, Med. Biol. Eng. Calculator. 37 (1999), pp. 566-573.
- ^ Mautgreve, W., și colab. Expert HES EKG - un sistem expert pentru analiza și predarea cuprinzătoare a ECG. Proc. Calculatoare în Cardiologie: Ierusalim, Israel 19-22 septembrie 1989. (SUA: IEEE Comput. Soc. Press, 1990. p. 77-80).
- ^ Bortolan, G., și colab. Clasificarea ECG cu rețele neuronale și analiza clusterelor. Proc. Calculatoare în cardiologie. Veneția, Italia, 23-26 septembrie 1991. (SUA: IEEE Comput. Soc. Press, 1991. p. 177-80).
- ^ Sabbatini, RME Aplicațiile rețelelor neuronale artificiale în procesarea semnalului biologic. MD Computing, 3 (2), 165-172 martie 1996.
- ^ ECG-uri dificile în STEMI: lecții învățate din eșantionarea în serie a ECG pre și spital, Ayer și colab., JECG, 2014
- ^ Interpretare ECG - STEMI și echivalent, carte electronică
- ^ Unda T proeminentă: diagnostic diferențial electrocardiografic , Sommers și colab., American Journal of Emergency Medicine
- ^ Un nou semn ECG al ocluziei LAD proximale, de Winter, NEJM, 2008
Surse
- Sabbatini, RME : O computador no processamento de sinais biológicos . Revista Informédica, 2 (12): 5-9, 1995. Calculatoare în prelucrarea semnalelor biologice. (In portugheza)
Tradus și reprodus cu permisiunea autorului.