HeartLab के बारे में
Our Mission
HeartLab was born from a simple observation: millions of people own an Apple Watch with ECG capability, but most never look beyond the basic "sinus rhythm" or "AFib" result. We believe everyone deserves to understand what their heart is telling them.
Our mission is to bridge the gap between consumer wearable data and clinical-grade cardiac analysis. HeartLab transforms your Apple Watch ECG recordings into comprehensive, physician-level insights — detecting PVCs, PACs, bigeminy, trigeminy, and more.
Built by CEPALabs
HeartLab is developed by CEPALabs, a health technology company based in Tirana, Albania. We combine expertise in signal processing, machine learning, and mobile development to push the boundaries of what's possible with wearable ECG data.
Our team includes engineers with backgrounds in biomedical signal processing, iOS development, and clinical cardiology research. Every algorithm in HeartLab is validated against established medical literature and real-world ECG recordings.
Our Approach
Privacy First
Your ECG data never leaves your device. HeartLab processes everything locally — no cloud uploads, no data sharing, no compromises.
Clinical Accuracy
Our algorithms detect 6+ arrhythmia types with clinical-grade precision. Every measurement is validated against published medical standards.
Continuous Innovation
We regularly update our detection algorithms based on the latest cardiology research and user feedback.
Accessibility
Available in 16 languages with AI-powered explanations that translate complex cardiac data into plain language.
वैज्ञानिक आधार
HeartLab के एल्गोरिदम दुनिया की अग्रणी चिकित्सा पत्रिकाओं से सहकर्मी-समीक्षित अनुसंधान पर निर्मित हैं। प्रत्येक पहचान मॉडल और माप स्थापित नैदानिक मानकों के विरुद्ध मान्य किया गया है।
वियरेबल ECG सत्यापन अध्ययन
एट्रियल फाइब्रिलेशन पहचान के लिए वियरेबल ECG को मान्य करने वाला ऐतिहासिक अध्ययन। 419,297 प्रतिभागी। Apple Watch का सकारात्मक पूर्वानुमान मूल्य: 84%। इस अध्ययन ने साबित किया कि उपभोक्ता वियरेबल AFib के लिए एक वैध स्क्रीनिंग उपकरण हो सकते हैं।
प्रत्यक्ष तुलना जो AFib पहचान के लिए 94.5% संवेदनशीलता और 95.7% विशिष्टता दिखाती है। Apple Watch ने 99.3% मामलों में साइनस रिदम को सही ढंग से वर्गीकृत किया।
डीप लर्निंग मॉडल ने 12 रिदम वर्गों के लिए कार्डियोलॉजिस्ट-स्तरीय सटीकता हासिल की। PVC पहचान संवेदनशीलता: 93.2%। PAC पहचान: 88.7%। सिंगल-लीड वियरेबल ECG मूल रूप से सोचे गए से कहीं अधिक का पता लगा सकते हैं।
500 रोगियों ने 7 दिनों तक Apple Watch और Holter दोनों पहने। AFib पहचान: 97% संवेदनशीलता (Watch, 7 दिन) बनाम 89% (Holter, 24 घंटे)। PVC बर्डन सहसंबंध: r=0.82। AFib स्क्रीनिंग के लिए, एक सप्ताह के स्मार्टवॉच ECG पारंपरिक 24 घंटे Holter से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
एक 34-परत कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क जो सिंगल-लीड ECG डेटा से 12 विभिन्न हृदय ताल प्रकारों को वर्गीकृत करने में प्रमाणित कार्डियोलॉजिस्ट की सटीकता से मेल खाता या उससे आगे निकल जाता है। इस आधारभूत कार्य ने प्रदर्शित किया कि AI विश्वसनीय रूप से सिंगल-लीड ECG की व्याख्या कर सकता है — Apple Watch द्वारा उपयोग किया जाने वाला वही सिग्नल प्रकार।
व्यवस्थित समीक्षा जो पुष्टि करती है कि उपभोक्ता वियरेबल से प्राप्त HRV मेट्रिक्स (RMSSD, SDNN) नैदानिक-ग्रेड उपकरणों के साथ मजबूत सहमति दिखाते हैं (r > 0.90)। पुष्टि करती है कि वियरेबल ECG से R-R अंतराल डेटा HRV गणना के लिए विश्वसनीय है।
QTc माप और लॉन्ग QT सिंड्रोम
QTc > 500 ms में Torsades de Pointes का 2-3 गुना बढ़ा हुआ जोखिम होता है। दवा-प्रेरित QT विस्तार अमेरिका में प्रति वर्ष ~15,000 मौतों का कारण बनता है। 200 से अधिक दवाएं QT अंतराल को बढ़ा सकती हैं। HeartLab चार मान्य सूत्रों का उपयोग करके QTc की गणना करता है: Bazett (1920), Fridericia (1920), Framingham (1992), और Hodges (1983)।
LQTS प्रसार: 2,000 में 1 (कई अनिदानित)। Apple Watch QTc माप सटीकता: 12-लीड बनाम ±15 ms। क्रमिक QTc माप नैदानिक सटीकता में सुधार करते हैं — ठीक वही दृष्टिकोण जो HeartLab अनुदैर्ध्य QTc ट्रेंड ट्रैकिंग के साथ उपयोग करता है।
13,000+ ECG में Bazett, Fridericia, Framingham और Hodges सुधार सूत्रों की व्यापक तुलना। Fridericia ने सबसे अच्छी दर-स्वतंत्रता दिखाई (r=0.04 बनाम Bazett के लिए r=0.32)। HeartLab सभी चार सूत्रों को लागू करता है, इसकी बेहतर सटीकता के लिए Fridericia डिफ़ॉल्ट के रूप में।
नैदानिक फार्माकोलॉजिस्ट द्वारा अनुरक्षित QT अंतराल को बढ़ाने वाली ज्ञात दवाओं का आधिकारिक डेटाबेस। जोखिम श्रेणियों (ज्ञात जोखिम, संभावित जोखिम, सशर्त जोखिम) के साथ 200 से अधिक दवाएं सूचीबद्ध। HeartLab का QTc मॉनिटरिंग इस रजिस्ट्री की दवाएं लेने वाले मरीजों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है।
PVC/PAC पहचान और नैदानिक दिशानिर्देश
24 घंटे Holter मॉनिटरिंग में 75% स्वस्थ व्यक्तियों में PVC होते हैं। PVC बर्डन < 10% आमतौर पर सौम्य होता है; बर्डन > 15-20% PVC-प्रेरित कार्डियोमायोपैथी का जोखिम वहन करता है। HeartLab प्रति रिकॉर्डिंग PVC बर्डन की गणना करता है और समय के साथ रुझानों को ट्रैक करता है।
कम HRV स्वतंत्र रूप से कार्डियक मृत्यु दर की भविष्यवाणी करता है। कम HRV वाले पोस्ट-MI रोगियों में अचानक मृत्यु का 3.2 गुना अधिक जोखिम होता है। HeartLab प्रत्येक ECG रिकॉर्डिंग के R-R अंतराल विश्लेषण से सीधे HRV मेट्रिक्स (SDNN, RMSSD) प्राप्त करता है।
प्रदर्शित किया कि बार-बार PVC (>24% बर्डन) प्रतिवर्ती कार्डियोमायोपैथी का कारण बन सकते हैं। PVC फोकस के कैथेटर एब्लेशन से 82% रोगियों में 6 महीने के भीतर बाएं वेंट्रिकुलर फंक्शन सामान्य हो गया। PVC बर्डन ट्रैकिंग के नैदानिक महत्व को रेखांकित करता है — HeartLab की एक प्रमुख विशेषता।
हृदय गति परिवर्तनशीलता के माप और व्याख्या के लिए अंतर्राष्ट्रीय मानक। समय-डोमेन मेट्रिक्स (SDNN, RMSSD, pNN50) और आवृत्ति-डोमेन मेट्रिक्स (LF, HF, LF/HF अनुपात) को परिभाषित करता है। HeartLab प्रत्येक ECG रिकॉर्डिंग के लिए इन मान्य मानकों का पालन करते हुए HRV की गणना करता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग और डिटेक्शन एल्गोरिदम
HeartLab का R-peak डिटेक्शन Pan-Tompkins एल्गोरिदम पर आधारित है — QRS डिटेक्शन में स्वर्ण मानक — सिंगल-लीड Apple Watch ECG डेटा के लिए अनुकूलित अनुकूली आयाम थ्रेसहोल्ड, मेडियन-आधारित फिल्टरिंग और गुणवत्ता-जागरूक प्रसंस्करण के साथ संवर्धित।
HeartLab का ML-आधारित बीट क्लासिफायर PVC, PAC और सामान्य बीट्स को वर्गीकृत करने के लिए सापेक्ष हृदय गति जानकारी और रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करता है। MIT-BIH Arrhythmia Database पर प्रशिक्षित और मान्य — ECG एल्गोरिदम सत्यापन के लिए मानक बेंचमार्क।
HeartLab अतालता वर्गीकरण और पहचान सीमाओं के लिए AHA 2024 दिशानिर्देशों का पालन करता है। QTc सामान्य सीमाएं, PVC बर्डन जोखिम स्तरीकरण और AFib पहचान मानदंड सभी वर्तमान नैदानिक सहमति के अनुरूप हैं।
एकाधिक गुणवत्ता संकेतकों का उपयोग करते हुए स्वचालित ECG सिग्नल गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए फ्रेमवर्क। HeartLab 6-कारक सिग्नल गुणवत्ता विश्लेषण (बेसलाइन वांडर, शोर स्तर, लीड-ऑफ पहचान, QRS आयाम, सिग्नल संतृप्ति, और हृदय गति प्रशंसनीयता) लागू करता है ताकि केवल विश्वसनीय रिकॉर्डिंग का विश्लेषण सुनिश्चित हो।
एट्रियल फाइब्रिलेशन रोगियों में स्ट्रोक जोखिम की भविष्यवाणी के लिए CHA₂DS₂-VASc स्कोर का सत्यापन। एंटीकोएगुलेशन थेरेपी के मार्गदर्शन के लिए ESC और AHA/ACC दिशानिर्देशों द्वारा अनुशंसित। HeartLab का मुफ्त QTc कैलकुलेटर और CHA₂DS₂-VASc टूल्स इन मान्य स्कोरिंग सिस्टम को लागू करते हैं।
चिकित्सा अस्वीकरण: HeartLab एक चिकित्सा उपकरण नहीं है और इसका उद्देश्य किसी भी बीमारी का निदान, उपचार, इलाज या रोकथाम करना नहीं है। ऊपर उद्धृत शोध हमारे एल्गोरिदम के लिए वैज्ञानिक आधार प्रदान करता है लेकिन चिकित्सा सलाह नहीं है। चिकित्सा निर्णयों के लिए हमेशा एक योग्य स्वास्थ्य पेशेवर से परामर्श लें।
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CEPALabs SH.P.K., Rruga Andon Zako Cajupi, Ndërtes 3, Hyrja Nr. 11, Tiranë 1001, Albania
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