VX1
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VOLTA MEDICAL SOFTWARE MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ FÜR DIE ELEKTROPHYSIOLOGIE Entwickelt für die Erleichterung des AF- und AT-mappings bei Ablationen. VX1 bietet eine KI-gestützte Erkennung von räumlich-zeitlichen Dispersionsbereichen, die auf Treiber für die Arrhythmie hinweisen1,2,3. 1 Dispersions-Indikator 2 Schema des Mappingkatheters 3 Mapping-Zykluslänge 4 Referenz-Zykluslänge 5 Volta Dispersion Tags Kompatibel mit den meisten Mappingkathetern, EP-Recording Systemen und sD-Navigationssystemen1.

AI DECISION SUPPORT SYSTEM Dispersionsbereich tagging Machine/Deep Learning Algorithmen Implementiert Algorithmen des machine learnings, inklusive deep learning1. FACHARZTDATENBANK Algorithmen, die anhand einer großen Datenbank von EKGs trainiert und von Experten der Elektrophysiologie annotiert wurden1. INDIVIDUELLER UND INTUITIVER ARBEITSABLAUF1 Ermöglicht eine schnelle Lernkurve2,4 und standardisierte Ergebnisse für alle Anwender2.

VX1 KLINISCHE EVIDENZ Ev-AIFib2 Ev-AIFib2 ist eine prospektive, multizentrische, nicht-randomisierte Studie, die durchgeführt wurde, um die Durchführbarkeit und Relevanz der Erstellung von VX1-Dispersionsmaps für die Ablation von persistierendem Vorhofflimmern zu ermitteln und festzustellen, dass die Verwendung von VX1 eine robuste Standardisierung der Ablationsergebnisse von Zentrum zu Zentrum ermöglicht . 12-monatiges follow-up Patienten (persistierend AF/ lang anhaltendes persistierendes AF) Standorte (1 Hauptzentrum und 7 Satellitenzentren) Operateure, die eines der 3 gängigsten...

1 VX1TM SYSTEM USER MANUAL, I001-1.4-EU, February 2023. 2 SEITZ, Julien, MOHR DURDEZ, Theophile, ALBENQUE, Jean-Paul, et aL Artificial Intelligence Software Standardizes Electrogram-based Ablation Outcome for Persistent Atrial Fibrillation. Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 2022. https://doi.org/10.1111/jce.15657 3SEITZ, Julien, BARS, Clement, THEODORE, Guillaume, et al. AF ablation guided by spatiotemporal electrogram dispersion without pulmonary vein isolation: a wholly patient-tailored approach. Journal of the American College of Cardiology, 2017, vol. 69, no 3, p. 303-321....