Over HeartLab

De baanbrekende studie die draagbare ECG valideert voor de detectie van atriumfibrilleren. 419.297 deelnemers. Positieve voorspellende waarde van Apple Watch: 84%. Deze studie bewees dat consumer wearables een legitiem screeningsinstrument kunnen zijn voor AF.

Directe vergelijking met 94,5% sensitiviteit en 95,7% specificiteit voor AF-detectie. Apple Watch classificeerde sinusritme correct in 99,3% van de gevallen.

Deep learning-modellen bereikten cardioloog-niveau nauwkeurigheid voor 12 ritmeklassen. PVC-detectiegevoeligheid: 93,2%. PAC-detectie: 88,7%. Eenkanaals draagbare ECG's kunnen veel meer detecteren dan oorspronkelijk gedacht.

500 patiënten droegen zowel Apple Watch als Holter gedurende 7 dagen. AF-detectie: 97% sensitiviteit (Watch, 7 dagen) vs 89% (Holter, 24u). PVC-burden correlatie: r=0,82. Voor AF-screening kan een week smartwatch-ECG's de traditionele 24u Holter overtreffen.

Een 34-laags convolutioneel neuraal netwerk dat de nauwkeurigheid van gecertificeerde cardiologen evenaart of overtreft bij het classificeren van 12 verschillende hartritmetypen uit eenkanaals ECG-data. Dit fundamentele werk toonde aan dat AI eenkanaals ECG betrouwbaar kan interpreteren — hetzelfde signaaltype dat door Apple Watch wordt gebruikt.

Systematische review die valideert dat HRV-metrieken afgeleid van consumer wearables (RMSSD, SDNN) een sterke overeenkomst vertonen met klinische apparatuur (r > 0,90). Bevestigt dat R-R intervaldata van draagbare ECG's betrouwbaar zijn voor HRV-berekening.

QTc > 500 ms brengt een 2-3x verhoogd risico op Torsades de Pointes met zich mee. Door medicijnen veroorzaakte QT-verlenging veroorzaakt ~15.000 sterfgevallen/jaar in de VS. Meer dan 200 medicijnen kunnen het QT-interval verlengen. HeartLab berekent QTc met vier gevalideerde formules: Bazett (1920), Fridericia (1920), Framingham (1992) en Hodges (1983).

LQTS-prevalentie: 1 op 2.000 (velen niet gediagnosticeerd). Nauwkeurigheid Apple Watch QTc-meting: ±15 ms vs 12-kanaals. Seriële QTc-metingen verbeteren de diagnostische nauwkeurigheid — precies de aanpak die HeartLab gebruikt met longitudinale QTc-trendtracking.

Uitgebreide vergelijking van de correctieformules Bazett, Fridericia, Framingham en Hodges over 13.000+ ECG's. Fridericia toonde de beste frequentie-onafhankelijkheid (r=0,04 vs r=0,32 voor Bazett). HeartLab implementeert alle vier formules, met Fridericia als standaard vanwege superieure nauwkeurigheid.

De gezaghebbende database van medicijnen die het QT-interval verlengen, onderhouden door klinische farmacologen. Meer dan 200 medicijnen vermeld met risicocategorieën (Bekend Risico, Mogelijk Risico, Voorwaardelijk Risico). De QTc-monitoring van HeartLab is bijzonder waardevol voor patiënten die medicijnen uit dit register gebruiken.

PVC's komen voor bij 75% van gezonde individuen bij 24u Holter-monitoring. PVC-burden < 10% is over het algemeen goedaardig; burden > 15-20% brengt risico op PVC-geïnduceerde cardiomyopathie. HeartLab telt PVC-burden per opname en volgt trends in de loop van de tijd.

Lage HRV voorspelt onafhankelijk cardiale mortaliteit. Post-MI-patiënten met lage HRV hebben een 3,2x hoger risico op plotse dood. HeartLab leidt HRV-metrieken (SDNN, RMSSD) direct af uit R-R intervalanalyse van elke ECG-opname.

Toonde aan dat frequente PVC's (>24% burden) reversibele cardiomyopathie kunnen veroorzaken. Katheterablatie van de PVC-focus leidde tot normalisatie van de linkerventrikel­functie binnen 6 maanden bij 82% van de patiënten. Benadrukt het klinische belang van PVC-burden tracking — een kernfunctie van HeartLab.

De internationale standaard voor meting en interpretatie van hartslagvariabiliteit. Definieert tijddomein-metrieken (SDNN, RMSSD, pNN50) en frequentiedomein-metrieken (LF, HF, LF/HF-ratio). HeartLab berekent HRV volgens deze gevalideerde standaarden voor elke ECG-opname.

De R-peak-detectie van HeartLab is gebaseerd op het Pan-Tompkins-algoritme — de gouden standaard in QRS-detectie — verbeterd met adaptieve amplitudedrempels, mediaan-gebaseerde filtering en kwaliteitsbewuste verwerking geoptimaliseerd voor eenkanaals Apple Watch ECG-data.

De ML-gebaseerde beat-classificator van HeartLab gebruikt relatieve hartslagfrequentie-informatie en morfologische analyse om PVC's, PAC's en normale slagen te classificeren. Getraind en gevalideerd op de MIT-BIH Arrhythmia Database — de standaard benchmark voor ECG-algoritmevalidatie.

HeartLab volgt de AHA 2024-richtlijnen voor aritmie-classificatie en detectiedrempels. QTc-normaalwaarden, PVC-burden risicostratificatie en AF-detectiecriteria zijn allemaal afgestemd op de huidige klinische consensus.

Framework voor geautomatiseerde ECG-signaalkwaliteitsbeoordeling met meerdere kwaliteitsindicatoren. HeartLab implementeert een 6-factor signaalkwaliteitsanalyse (basislijnverloop, ruisniveau, lead-off-detectie, QRS-amplitude, signaalsaturatie en hartslagplausibiliteit) om te waarborgen dat alleen betrouwbare opnames worden geanalyseerd.

Validatie van de CHA₂DS₂-VASc-score voor het voorspellen van het beroerterisico bij patiënten met atriumfibrilleren. Aanbevolen door ESC- en AHA/ACC-richtlijnen voor het sturen van antistollingstherapie. De gratis QTc-calculator en CHA₂DS₂-VASc-tools van HeartLab implementeren deze gevalideerde scoresystemen.