การอ่าน ECG · ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม

สิบสองวินาทีสิบสองลีดหนึ่งคำวินิจฉัย

ระบบอ่านคลื่นไฟฟ้าหัวใจระดับ AI ตรวจจับภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะ ภาวะกล้ามเนื้อหัวใจขาดเลือด และความผิดปกติของการนำไฟฟ้า แบบเรียลไทม์ ผ่านการตรวจสอบกับข้อมูลกว่า 2.4 ล้านราย

LIVE72 BPMSaO₂ 98%NIBP 118/76
98.7%
ความไว
97.4%
ความจำเพาะ
184ms
เวลาตอบสนอง
2.4M+
ECG ที่วิเคราะห์
01 — ขั้นตอนการทำงาน

จากสัญญาณดิบสู่คำวินิจฉัยใน ไม่ถึง 200 มิลลิวินาที

01
รับสัญญาณ
รับ ECG 12 ลีด ที่ 500Hz จากเครื่อง ECG, Holter หรือ wearable ผ่าน DICOM, HL7 หรือ REST API
02
ลดสัญญาณรบกวน
ขจัด baseline wander, powerline interference และ motion artifact ด้วย learned filter bank ที่ฝึกจากข้อมูลจริง
03
แบ่งสัญญาณ
วิเคราะห์ทุกบีต P, QRS, T-wave โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำกว่า 2ms เทียบกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ
04
ตีความ
Multi-task transformer ประเมิน 38 ภาวะ พร้อม confidence ที่ผ่านการ calibrate และระบุตำแหน่งหลักฐาน
05
รายงาน
ส่งผล findings, ระดับความรุนแรง และ visual overlay กลับสู่ EHR ภายใต้ 200ms
INGEST
IIIIIIaVRaVLaVFV1V2V3V4V5V6
DENOISE
RAWCLEAN
SEGMENT
PQRSTPQRSTPQRSTPQRST
INTERPRET
Sinus rhythm94%Normal axis91%AFib4%STEMI2%LBBB6%LVH18%
REPORT
DiagnosticReport{ "status": "final","conclusion": "Normal sinus rhythm","severity": "routine","hr_bpm": 72,"qtc_ms": 412,"findings": [{ "code": "I49.9","confidence": 0.94 }] }
02 — การตรวจจับสด

ดูโมเดลคิดสด ๆ

เลือกจังหวะหัวใจ คลื่นจะวิ่งจากซ้ายไปขวา โมเดลจะระบุบีตที่ผิดปกติพร้อมส่งคำวินิจฉัยทางขวา

จังหวะ
REC00:01
03 — การเชื่อมต่อ

เรียกใช้งานเหมือน function เดียว

HTTPS endpoint เดียว ส่งคลื่นเข้า ได้ผลกลับเป็น structured findings มี SDK ทั้ง Python, TypeScript, Swift รองรับ HIPAA, ISO 27001 และ PDPA

POST /v1/ecg/interpret 200 OK
curl https://api.ekg.ai/v1/ecg/interpret \
  -H "Authorization: Bearer $EKG_KEY" \
  -H "Content-Type: application/fhir+json" \
  --data-binary @ecg-12lead.json

{
  "report_id": "rpt_8K2nPqW",
  "conclusion": "Atrial fibrillation",
  "severity": "urgent",
  "confidence": 0.912,
  "hr_bpm": 118,
  "findings": [
    { "code": "I48.0",
      "label": "Paroxysmal AFib",
      "evidence_leads": ["II", "V1"],
      "confidence": 0.912 }
  ],
  "latency_ms": 184
}
01
FHIR-native
ส่งผลในรูปแบบ DiagnosticReport + Observation พร้อมเข้า EHR ได้ทันที
02
DICOM-WSI
รับข้อมูลจาก PACS ผ่าน DICOM Waveform IOD มาตรฐาน
03
Self-hosted
มี container สำหรับติดตั้งภายในโรงพยาบาล ข้อมูลไม่ออกนอก VLAN
04 — เริ่มต้นใช้งาน

นำ AI-grade ECG มาใช้ในบริการของคุณ

Pilot 90 วัน ทีมงานพร้อมช่วย validation, integration และมี clinical engineer ดูแล

Tweaks
Theme
Language
ECG Demo
Accent