現代医学は現代技術なしでは考えられません。 そして、我々はこれらの同じ技術を
外国と無条件
にアメリカまたはヨーロッパに帰します。 奇妙なことではありません。近隣の病院の古代の心電計は、近代的でコンパクトで機能的な輸入機器の隣にあるとんでもない内反足のように見えます。
しかし、現代の心電図検査などの分野では、機器は花にすぎません。
実際、心電計は複数のチャネルを持つ電圧計であり、それだけです。 しかし、ソフトウェア...
ソフトウェアは芸術です。
2日ごとに、さらに自然に発生する異常を検出するために、携帯型心電計がホルターモニターと呼ばれる人に取り付けられていることを想像してください。 心電図が2日間すべて書き込まれ、保存されます。 誰もが、最寄りの病院で心電計が10秒間のECGにどれくらいの紙を費やしているのかを見ましたか？ ここで、そのようなECGが172800秒で書き込まれたと想像してください。 そして、重要なものを見逃さないように、どうやって多くの変化を見るように医師に命令しますか？ これは、最新のソフトウェアが助けになる場所です。
彼の責任には、ECGの分析と、ECGのすべての逸脱の発見が含まれます。
リングや魔法では
なく、戦車のウェッジやカーペット爆撃ではなく、かなり複雑で多様なECG曲線を分析するための高精度のアルゴリズムであることが明らかになりました。
「なぜ医者なの？」 -お願いします。
そして、テクノロジーの開発、プログラマーの大群（最大40人のプログラマーがそのようなプロジェクトに取り組んでいる大企業）、および非常に大規模で尊敬される企業のかなりの費用にもかかわらず、完全に正確な認識アルゴリズムはまだ作成されていません。
一般に、心電図認識アルゴリズムの精度は、感度（Se）と特異性（Sp）の2つのパラメーターによって特徴付けられます。
これらのパラメータの計算は、相互に排他的な認識イベントの統計に基づいています。真陽性（TP）、真陰性（TN）、偽陽性（FP）および偽陰性
Qo再送 （FN）。
Se = TP /（TP + FN）; Sp = TN /（TN + FP）
簡単に言えば、感度は目的の要素に応答する能力であり、特異性は誤検知を防ぐ能力です。
心電図の自動分析アルゴリズムの精度は、ANSI / AAMI EC38：2007およびEN 60601-2-47（それぞれアメリカおよびヨーロッパ）規格に準拠した動作テスト中に決定されます。
これを行うために、私たちは心電図の標準データベースのセット（AHA DB、MIT DB、ESC DB、NST DB、CU DB-それぞれの心電図は医師のコンシリアムによって分析され、各要素が記述されます）、心電図はこの特定のシステムが食べる形式に変換されますチェックするために、システムは完全自動モードで心電図を分析し、ECG記述を作成します。 理想的に正確なシステムでは、すべてのデータベースのすべての心電図の説明が100％一致する必要があります。 現時点ではそのようなアルゴリズムはありません。
アルゴリズムがより正確な公式統計は存在しませんが、業界リーダー（自慢できることを持っている）は成功を公表することをためらいません。 そのため、オープンソース（サイト、apnouts、メニュー）に精通しているため、自動ECG認識に最適なアルゴリズムの比較説明を作成できます。
これは、ウクライナの企業
IMESC （
www.imesc.com ）によって開発された最小のアイコンから最も複雑なアルゴリズム
までカバーからカバーまでの1つ、すなわち
ECGproが誇りを持っている理由です5年 現代の医療技術にはこれだけです。
私たちを知っています！そして、ここにスクリーンショットがあります：
