Diese Bachelorarbeit untersucht den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Analyse von Elektrokardiogrammen (EKG) mit dem Ziel, Vorhofflimmern (AF) frühzeitig und präzise zu erkennen. AF ist eine häufige Herzrhythmusstörung, die zu schwerwiegenden Komplikationen wie Schlaganfällen führen kann. Traditionelle Diagnosetechniken sind zeitaufwändig und anfällig für Fehldiagnosen, weshalb KI-basierte Lösungen eine vielversprechende Alternative darstellen.
Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Evaluierung tragbarer Geräte wie implantierbarer Herzmonitore (ICMs) und Smartwatches. ICMs bieten eine hohe Präzision, sind jedoch invasiv und kostenintensiv. Smartwatches hingegen sind leicht zugänglich und erlauben eine kontinuierliche Überwachung, weisen jedoch eine geringere Genauigkeit und eine höhere Anzahl falsch-positiver Ergebnisse auf.
Durch eine systematische Literaturrecherche werden verschiedene KI-Ansätze, insbesondere maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL), untersucht. Konvolutionale neuronale Netze (CNNs) zeigen sich als besonders geeignet zur Analyse von EKG-Signalen, da sie Muster effizient erkennen und klassifizieren können.
Die Ergebnisse zeigen, dass KI-gestützte Systeme das Potenzial haben, die Diagnosegenauigkeit zu erhöhen und die Arbeitsbelastung von Kardiologen zu reduzieren. Dennoch bestehen Herausforderungen wie Datenschutz, ethische Fragen und die Integration in bestehende medizinische Infrastrukturen.
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass tragbare KI-gestützte Geräte eine wertvolle Ergänzung zur herkömmlichen kardiologischen Diagnostik darstellen und einen wichtigen Beitrag zur Früherkennung und Prävention leisten können.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Theoretischer Hintergrund
- 2.1 Grundlagen der Elektrokardiographie
- 2.2 Vorhofflimmern
- 2.3 Künstliche Intelligenz
- 2.4 Maschinelles Lernen und Deep Learning
- 3. Methodik
- 3.1 Ein- und Ausschlusskriterien
- 3.2 Auswahl der Literatur
- 4. Ergebnisse
- 4.1 Fortschritte der Techniken
- 4.2 Architekturen Deep Learning
- 4.2.1 Neuronale Netze
- 4.2.2 Künstliche neuronale Netze
- 4.2.3 Tiefe neuronale Netze
- 4.2.4 Konvolutionale neuronale Netze
- 4.2.5 Rekurrente neuronale Netze
- 4.3 KI-gestützte EKG-Analyse
- 4.3.1 Maschinelles Lernen zur EKG-Analyse
- 4.3.2 Deep Learning zur EKG-Analyse
- 4.4 Photoplethysmographie
- 4.5 Ein-Kanal-EKG Mechanismus
- 4.6 Analyse von Vorhofflimmern
- 4.7 Geräte
- 4.7.1 Implantierbare Herzmonitore
- 4.7.2 Smartwatch
- 4.8 Hindernisse und Herausforderungen
- 5. Diskussion
- 5.1 Nutzung der KI-Algorithmen
- 5.2 Evaluierung der Geräte
- 5.2.1 Evaluierung tragbare Herzmonitore
- 5.2.2 Evaluierung Smartwatches
- 5.3 Vergleich der Technologien
- 5.4 Evaluierung limitierender Faktoren
- 5.5 Schwächen und offene Forschungsfelder
- 6. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit evaluiert den Einsatz von KI-gestützten EKG-Analysen zur Erkennung von Vorhofflimmern mithilfe tragbarer Geräte. Das Hauptziel ist die Untersuchung der Genauigkeit und Effizienz verschiedener Technologien in diesem Bereich.
- Genauigkeit von KI-Algorithmen bei der Vorhofflimmer-Erkennung
- Vergleich verschiedener tragbarer Geräte (z.B. implantierbare Herzmonitore, Smartwatches)
- Herausforderungen und Limitationen der KI-gestützten EKG-Analyse
- Potenzial und zukünftige Entwicklungen im Bereich der tragbaren EKG-Monitoring
- Bewertung der verschiedenen Deep-Learning Architekturen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema der KI-gestützten EKG-Analyse zur Erkennung von Vorhofflimmern ein und beschreibt die Relevanz des Themas im Kontext der kardiovaskulären Gesundheit. Es umreißt die Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau der Bachelorarbeit.
2. Theoretischer Hintergrund: Dieses Kapitel liefert die notwendigen Grundlagen für das Verständnis der Arbeit. Es erklärt die Elektrokardiographie, beschreibt das Vorhofflimmern als Erkrankung, und erläutert die Prinzipien der Künstlichen Intelligenz, des Maschinellen Lernens und des Deep Learnings, die für die EKG-Analyse relevant sind. Es schafft somit die theoretische Basis für die Bewertung der KI-gestützten Methoden.
3. Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die Methodik der Arbeit, einschließlich der Ein- und Ausschlusskriterien für die Studien, die in der Literaturrecherche berücksichtigt wurden. Es detailliert den Prozess der Literaturselektion und die Kriterien, die für die Auswahl der relevanten Studien angewendet wurden, um eine fundierte und objektive Analyse zu gewährleisten.
4. Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Literaturrecherche und der Analyse der verschiedenen KI-gestützten EKG-Analysemethoden. Es wird ein Überblick über den Stand der Technik gegeben, mit Fokus auf die verschiedenen Deep-Learning Architekturen und deren Anwendung in der EKG-Analyse, inklusive der Analyse von Vorhofflimmern mittels verschiedener tragbarer Geräte. Die Ergebnisse werden strukturiert dargestellt und belegen die Fortschritte in der Technologie.
5. Diskussion: Das Kapitel diskutiert die Ergebnisse im Detail. Es bewertet die Nutzung der KI-Algorithmen und deren Effektivität in der Praxis, vergleicht die Evaluierung verschiedener tragbarer Geräte (insbesondere implantierbarer Herzmonitore und Smartwatches), analysiert die Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien und erörtert die limitierenden Faktoren und Herausforderungen. Es werden auch offene Forschungsfelder identifiziert.
Schlüsselwörter
Vorhofflimmern, EKG-Analyse, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning, tragbare Geräte, implantierbare Herzmonitore, Smartwatches, EKG, Photoplethysmographie, Genauigkeit, Effizienz, Herausforderungen, Forschungsfelder.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Bachelorarbeit?
Diese Bachelorarbeit evaluiert den Einsatz von KI-gestützten EKG-Analysen zur Erkennung von Vorhofflimmern mithilfe tragbarer Geräte. Das Hauptziel ist die Untersuchung der Genauigkeit und Effizienz verschiedener Technologien in diesem Bereich.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Themenschwerpunkte umfassen:
- Genauigkeit von KI-Algorithmen bei der Vorhofflimmer-Erkennung
- Vergleich verschiedener tragbarer Geräte (z.B. implantierbare Herzmonitore, Smartwatches)
- Herausforderungen und Limitationen der KI-gestützten EKG-Analyse
- Potenzial und zukünftige Entwicklungen im Bereich der tragbaren EKG-Monitoring
- Bewertung der verschiedenen Deep-Learning Architekturen
Was wird im Kapitel "Einleitung" behandelt?
Das Kapitel führt in das Thema der KI-gestützten EKG-Analyse zur Erkennung von Vorhofflimmern ein und beschreibt die Relevanz des Themas im Kontext der kardiovaskulären Gesundheit. Es umreißt die Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau der Bachelorarbeit.
Welche Informationen enthält der "Theoretische Hintergrund"?
Dieses Kapitel liefert die notwendigen Grundlagen für das Verständnis der Arbeit. Es erklärt die Elektrokardiographie, beschreibt das Vorhofflimmern als Erkrankung, und erläutert die Prinzipien der Künstlichen Intelligenz, des Maschinellen Lernens und des Deep Learnings, die für die EKG-Analyse relevant sind. Es schafft somit die theoretische Basis für die Bewertung der KI-gestützten Methoden.
Wie ist die "Methodik" aufgebaut?
Dieses Kapitel beschreibt die Methodik der Arbeit, einschließlich der Ein- und Ausschlusskriterien für die Studien, die in der Literaturrecherche berücksichtigt wurden. Es detailliert den Prozess der Literaturselektion und die Kriterien, die für die Auswahl der relevanten Studien angewendet wurden, um eine fundierte und objektive Analyse zu gewährleisten.
Was wird im Kapitel "Ergebnisse" präsentiert?
Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Literaturrecherche und der Analyse der verschiedenen KI-gestützten EKG-Analysemethoden. Es wird ein Überblick über den Stand der Technik gegeben, mit Fokus auf die verschiedenen Deep-Learning Architekturen und deren Anwendung in der EKG-Analyse, inklusive der Analyse von Vorhofflimmern mittels verschiedener tragbarer Geräte. Die Ergebnisse werden strukturiert dargestellt und belegen die Fortschritte in der Technologie.
Welche Aspekte werden in der "Diskussion" behandelt?
Das Kapitel diskutiert die Ergebnisse im Detail. Es bewertet die Nutzung der KI-Algorithmen und deren Effektivität in der Praxis, vergleicht die Evaluierung verschiedener tragbarer Geräte (insbesondere implantierbarer Herzmonitore und Smartwatches), analysiert die Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien und erörtert die limitierenden Faktoren und Herausforderungen. Es werden auch offene Forschungsfelder identifiziert.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für diese Arbeit?
Vorhofflimmern, EKG-Analyse, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning, tragbare Geräte, implantierbare Herzmonitore, Smartwatches, EKG, Photoplethysmographie, Genauigkeit, Effizienz, Herausforderungen, Forschungsfelder.
- Quote paper
- Viktoria Mitreva (Author), 2024, KI-gestützte EKG-Analyse zur Erkennung von Vorhofflimmern. Evaluierung tragbarer Geräte, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1556081
