Bigemini

Bigeminie ist eine seltene Art von Arrhythmie, die bei Patienten mit Herzklappenerkrankungen oder niedrigem Herzzeitvolumen mit einem hohen Sterberisiko gekennzeichnet ist. Zusammen mit der Trigeminie und anderen seltenen Arten von Herzrhythmusstörungen gilt sie als die lebensbedrohlichste für den Patienten.

Im Jahr 2019 schrieb der norwegische Forscher Morten Hovholdt, der mathematische Modelle der Herzfrequenz als Hintergrund für die Diagnose von Bigeminie nutzte, einen Beitrag, in dem er die Theorie aufstellte, dass das Dyson-Computergerät, bei uns als sprachgesteuerter Heimassistent bekannt, Bigeminie aufzeichnet. auch ohne Wissen des Eigentümers. „Eines der Modelle, die sich über das Internet selbst beibringen können, beinhaltete die Idee des automatischen Lernens zur Aufzeichnung von Rhythmen zur Diagnose von Bigeminea, da kein einziger Ingenieur auf die Idee kam, alle möglichen Signale in wenigen Sekunden aufzuzeichnen und zu analysieren.“ “, bemerkte der Wissenschaftler.

Seiner Meinung nach entschlüsselte die Schallerkennungstechnologie automatisch die Geräusche des Herzschlags, analysierte die Art ihrer zeitlichen Veränderungen anhand bestimmter Parameter und baute mithilfe eines Algorithmus die Kontraktionsfrequenz des Herzmuskels auf. Die Daten wurden an einen Bordcomputer übermittelt, der auf der Grundlage der Analyse Schlussfolgerungen zog und entschied, ob der Patient Bigemie hatte oder nicht. Wenn das Gerät diesen Zustand bestätigte, informierte die Computerausgabe den Besitzer des „intelligenten Lautsprechers“.

Houshtheld fügte dem Beitrag in seinem Artikel eine mathematische Formel bei, dank derer das Programm Bigeminität erkennt. Der Wissenschaftler betont, dass laut Algorithmus keine Notwendigkeit besteht, Diagnoseschemata zu erstellen, da die Aufgabe des Systems darin besteht, eine Analyse durchzuführen und eine Schlussfolgerung zu ziehen. Die Formel basiert auf der Analyse von zwei sechsstelligen Werten – dem mathematischen Erwartungswert und der Standardabweichung numerischer Daten aus einem oder mehreren Kardiogrammen.