06.09.2024
Alexander Hammer präsentiert auf dem ESC Kongress in London die neuesten Erkenntnisse über den Einsatz von erklärbarer KI zur Erkennung von Vorhofflimmern in mobilen EKGs
Alexander Hammer präsentierte auf dem ESC Kongress der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie in London die neuesten Erkenntnisse über den Einsatz von erklärbarer KI zur Erkennung von Vorhofflimmern in EKGs mit reduzierten Ableitungen und mobilen Anwendungen.
Im Vortrag wurde demonstriert, dass in der Arbeitsgruppe entwickelte KI-Modelle mit Hilfe der innovativen KI-Architektur xECGArch auf verschiedene EKG-Ableitungen angewendet werden kann. xECGArch besteht aus zwei separaten Modellen: eines lernt selbständig den Rhythmus und das andere die Morphologiemerkmale. Für verschiedene Ableitungen erreichten beide Modelle Klassifizierungsgenauigkeiten zwischen 90 und 95 % auf einem großen, unbekannten Datensatz, der durch die Kombination beider Modelle in xECGArch noch gesteigert werden konnte. Darüber hinaus stimmten die Modellerklärungen mit den etablierten Diagnosekriterien für Vorhofflimmern unabhängig von der Ableitung überein. Bei der Anwendung auf mobile Daten konnte Vorhofflimmern korrekt identifiziert werden.
Insgesamt kann xECGArch auf andere Ableitungen und mobile EKGs übertragen werden und liefert immer noch sehr zuverlässige Klassifizierungen und Erklärungen, was es zu einem vertrauenswürdigen Werkzeug für mobile Gesundheitsanwendungen zur Erkennung von Vorhofflimmern macht.
Infos zum Talk/Abstrakt: https://esc365.escardio.org/ESC-Congress/sessions/11976
Erfahren Sie mehr über xECGArch: https://xecgarch.com
Doktorand | ecgXfusion
NameHerr Dipl.-Wi.-Ing. Alexander Hammer
AG Biosignalverarbeitung
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