心电图
匹兹堡医学中心的研究人员开发了一种机器学习工具，能够利用心电图（ECG）读数更快、更准确地检测和分类心脏病发作。这种模型可帮助医生探测ECG中可能被忽略的亚型，从而提供及时的医疗服务，避免因延误而导致的生命危险。
BioSig与Reified Labs合作推进了基于人工智能的医疗设备平台的研发。该平台将基于综合医疗数据集构建机器学习模型，从而为治疗心律失常提供更好的治疗方案。本文介绍了BioSig和Reified Labs的合作，以及他们如何利用Pure EP系统为患者提供个性化的治疗方案。
纽约的西奈山医院的研究人员表示，他们开发了一种新的人工智能模型，用于心电图分析，该模型能够将心脏读数解释为语言，从而大大提高心电图评估的效果和准确性。这种方法可以增强心电图相关诊断的准确性和效力，特别是对于罕见的心脏病症，因为这些病症的数据不足以训练机器学习算法。
HeartBeam获得了一项关键的AI相关专利，用于其AIMIGo系统的手持式向量心电图。该系统结合了AIMIGo记录的心脏信号、患者症状和心脏风险因素，计算出心脏风险评分，提供简化的诊断信息和可操作的指导。
芬兰VTT技术研究中心的研究人员开发了一种新型的可生物降解的心电图贴片，采用生物材料制成，可完全回收利用，具有易于拆卸的电子元件，可供后续再利用。这种可持续性的贴片采用纳米纤维素材料制成，取代了传统的塑料材料，具有很大的潜力在医疗行业中使用。
HeartBeam提交了AIMIGo系统的FDA 510(k)认证申请。AIMIGo是一款个人便携式矢量心电图系统，可帮助患者和临床医生评估心脏症状。该系统可以在医疗场所之外实时向临床医生提供关键数据。
德克萨斯大学的研究人员开发了一种新型的柔性、可穿戴的“电子纹身”，用于心脏监测。这种超薄、轻便的“电子纹身”可连续监测心脏健康状况，不受临床环境的限制。该技术的研发旨在为临床医生提供更好的机会，及早发现心脏疾病的红旗信号。
美国德克萨斯大学研究人员开发了一种新型的柔性、可穿戴的“电子纹身”，用于心脏监测。这种超薄、轻便的“电子纹身”可在临床环境之外进行连续的移动心脏监测，旨在为临床医生提供更好的机会，及早发现心脏病的预警信号。
医疗器械公司HeartBeam推出了新产品，使智能手表能够进行心脏监测和心律失常检测。该公司的AIMIGo 3L设备记录心脏活动并显示信号供临床医生查看。公司计划在未来的产品中实现智能手表连接功能。
一项新研究表明，机器学习算法可以通过分析心电图读数准确预测高风险人群的糖尿病和糖尿病前期，这有望在未来推进糖尿病筛查。这项研究使用了来自高风险家庭的参与者，旨在探讨心电图在糖尿病和糖尿病前期诊断中的应用。这项研究结果表明，心电图可以提供早期的糖尿病和糖尿病前期诊断，而且比标准诊断方法更为便捷。
