Révolutionner le Diagnostic Cardiaque par l'Intelligence Artificielle
Plateforme avancée d'analyse automatisée des signaux ECG, combinant CNN 1D, Random Forest et XGBoost pour une détection précise des arythmies.
Une Architecture à Triple Intelligence
Deep Learning Avancé
- Extraction automatique des motifs temporels
- Détection fine des anomalies rares
- Recall optimal pour la sécurité clinique
Machine Learning (RF + XGBoost)
- Précision clinique exceptionnelle
- Ensembles RF + XGBoost pour maximiser la généralisation
- Résistance au bruit des signaux
Interface Professionnelle Complète
- Workflow médical optimisé
- Export des rapports certifiés
- API d'intégration hospitalière
De l'ECG Brut au Diagnostic Assisté
Étape 1 — Acquisition & Import
Support multi-format (CSV, EDF, MIT-BIH) · Validation automatique de qualité
Étape 2 — Prétraitement Intelligent
Normalisation automatique · Séparation des données · Gestion d'équilibre des classes
Étape 3 — Analyse Multi-Modèle
Exécution parallèle CNN + Random Forest + XGBoost · Calcul des métriques de confiance · Analyse comparative automatique
Étape 4 — Rapport Clinique
Synthèse visuelle des résultats · Matrice de confusion interactive · Export PDF/DICOM