心电图机的诊断算法
心电图机的诊断算法是其功能运作的核心，需正确判读心电信号代表的可能症状。如同一般电子设备，各家制造商开发数种心电图机，便对应着数种不同的算法设计。不同的是选择设备时，一般电子设备的用户众多，可以透过众人的分享得知使用感受；而心电图机是医疗专用设备，除了使用者个人经验，更需要客观的真实判读结果做依据，才能得知该心电图诊断算法的正确性是否合乎临床使用。
因此，针对心电图诊断算法的研究陆续出现，但过去的研究大多仅评估单一算法，未互相比较研究结果，或是条件有所限制，例如测试时使用的心电图样本数不足、研究待测物非 12 导联心电图机等等。同时，部分研究仅使用到两种较少见的心电图征兆，不足以反映临床常见的病症及更完整的算法性能。
基于以上原因，且超过 25 年未有直接比较心电图诊断算法的新研究，意大利 mortara instrument europe s.r.l. 公司以及波隆那大学医学和诊断学系，共同在 2020 年发表了关于 7 种心电图诊断算法判读心律不齐（arrhythmia）及急性冠状动脉综合症（acute coronary syndrome，acs）效能的研究，实验中采用mecg 2.0 ecg数据库播放器做为测试工具，转换和播放心电图信号给心电图机，以测试诊断算法的性能。
使用组织(1) mortara instrument europe s.r.l.（意大利波隆那）(2) 波隆那大学医学和诊断学系（department of experimental, diagnostic and specialty medicine, university of bologna，意大利波隆那）
面对的挑战(1) 心电图信号需转换为模拟格式(2) 处理、过滤信号以及电子放大的特性、取样电路的些微不同，可能影响测试结果
解决方案mecg 2.0(1) 同步输出 8 信道全模拟信号，支持 12 导联心电图机进行测试(2) 使用 1khz 取样率捕捉心电图信号，并具备 16-bit dac 以提供高达 0.15μv 的输出信号分辨率，令重现的信号完整呈现原始心电图纪录**备注：此实验过程中，会定时以人工确认待测心电图机打印出来的心电图和原始心电图纪录一致。
研究成果(1) 不同的诊断算法对判断异常心律及标记可能的 acs，有显著差异。(2) 在判断心房颤动（atrial fibrillation）和心房扑动（atrial flutter）上，大部分的算法都呈现低伪阴性率、伪阳性率。且在 12 导联心电图机自动判断有心房颤动的结果后，再让心脏病专家进一步检视确认，是一个有效的验证方式。(3) 在判断 acs 上，心脏病专家比诊断算法更倾向判断心电图纪录需进一步检阅，但不论是算法或人工解读，伪阴性率的变动都很高。因此，当出现严重测试结果或急性梗塞说明时，都不应做为判断是否优先处理的单一标准。建议心电图机制造商在设定「严重结果」判断的临界值时，可再同步参考心脏病专家的意见，调整判断标准，以提高与专家意见的相关性，进而确定何时应实时进一步检阅心电图。
心电图机做为一项实时、非侵入性的检测心律仪器，是协助医护人员监测使用者生理状态的利器。因此，其诊断算法的稳定度和可靠度事关重大，当具备更低的误判率，便能减少误判造成的未实时察觉急性重症、不适切的医疗处理等状况，有效提高医护人员效率，进而提升医疗质量。在此研究中，鲸扬科技 mecg 2.0 转换心电原始数据为模拟格式，提供测试所需的无失真信号，协助研究者取得各诊断算法的测试结果。即便不是在医疗前线使用的医疗仪器，但鲸扬科技致力开发精准的测试仪器，供医疗器材制造商、实验室验证产品，在提升医材性能上，共同守护使用者的健康。
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因此，针对心电图诊断算法的研究陆续出现，但过去的研究大多仅评估单一算法，未互相比较研究结果，或是条件有所限制，例如测试时使用的心电图样本数不足、研究待测物非 12 导联心电图机等等。同时，部分研究仅使用到两种较少见的心电图征兆，不足以反映临床常见的病症及更完整的算法性能。
基于以上原因，且超过 25 年未有直接比较心电图诊断算法的新研究，意大利 mortara instrument europe s.r.l. 公司以及波隆那大学医学和诊断学系，共同在 2020 年发表了关于 7 种心电图诊断算法判读心律不齐（arrhythmia）及急性冠状动脉综合症（acute coronary syndrome，acs）效能的研究，实验中采用mecg 2.0 ecg数据库播放器做为测试工具，转换和播放心电图信号给心电图机，以测试诊断算法的性能。
使用组织(1) mortara instrument europe s.r.l.（意大利波隆那）(2) 波隆那大学医学和诊断学系（department of experimental, diagnostic and specialty medicine, university of bologna，意大利波隆那）
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研究成果(1) 不同的诊断算法对判断异常心律及标记可能的 acs，有显著差异。(2) 在判断心房颤动（atrial fibrillation）和心房扑动（atrial flutter）上，大部分的算法都呈现低伪阴性率、伪阳性率。且在 12 导联心电图机自动判断有心房颤动的结果后，再让心脏病专家进一步检视确认，是一个有效的验证方式。(3) 在判断 acs 上，心脏病专家比诊断算法更倾向判断心电图纪录需进一步检阅，但不论是算法或人工解读，伪阴性率的变动都很高。因此，当出现严重测试结果或急性梗塞说明时，都不应做为判断是否优先处理的单一标准。建议心电图机制造商在设定「严重结果」判断的临界值时，可再同步参考心脏病专家的意见，调整判断标准，以提高与专家意见的相关性，进而确定何时应实时进一步检阅心电图。
心电图机做为一项实时、非侵入性的检测心律仪器，是协助医护人员监测使用者生理状态的利器。因此，其诊断算法的稳定度和可靠度事关重大，当具备更低的误判率，便能减少误判造成的未实时察觉急性重症、不适切的医疗处理等状况，有效提高医护人员效率，进而提升医疗质量。在此研究中，鲸扬科技 mecg 2.0 转换心电原始数据为模拟格式，提供测试所需的无失真信号，协助研究者取得各诊断算法的测试结果。即便不是在医疗前线使用的医疗仪器，但鲸扬科技致力开发精准的测试仪器，供医疗器材制造商、实验室验证产品，在提升医材性能上，共同守护使用者的健康。
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