Haftungsausschluss: Diese Website bündelt öffentlich verfügbare Daten aus offiziellen Quellen wie FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed und SEC EDGAR nur zur allgemeinen Information. Sie stellt keine medizinische Beratung, Diagnose, Behandlungsempfehlung oder Anlageberatung dar.

PubMed

Multicenter Evaluation of Machine-Learning Continuous Pulse Rate Algorithm on Wrist-Worn Device.

PMID: 39670276 ·

W, e, i, x, u, a, n, , C, h, e, n, ;, , R, a, f, a, e, l, , C, o, r, d, e, r, o, ;, , J, e, s, s, i, e, , L, e, v, e, r, , T, a, y, l, o, r, ;, , D, o, m, e, n, i, c, o, , R, , P, a, n, g, a, l, l, o, ;, , R, o, s, a, l, i, n, d, , W, , P, i, c, a, r, d, ;, , M, a, r, i, s, a, , C, r, u, z, ;, , G, i, u, l, i, a, , R, e, g, a, l, i, a

ZeitschriftDigital biomarkers
Jahr
PMID39670276

Zusammenfassung

Though wrist-worn photoplethysmography (PPG) sensors play an important role in long-term and continuous heart rhythm monitoring, signals measured at the wrist are contaminated by more intense motion artifacts compared to other body locations. Machine learning (ML)-based algorithms can improve long-term pulse rate (PR) tracking but are associated with more stringent regulatory requirements when intended for clinical use. This study aimed to evaluate the accuracy of a digital health technology usi

Offizielle Quelle

Auf PubMed ansehen →

Daten aus PubMed / NCBI. Den Volltext und die aktuellsten Informationen finden Sie stets im offiziellen Eintrag.

↑